JPH118765A - Gradation lowering processing method, processor therefor integrated circuit for gradation lowering processing, and computer-readable recording medium recorded with gradation lowering program - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a gradation lowering processing method and a gradation lowering processor, which can suppress a memory required for a processing more than usual, by executing a quantized error diffusion processing prior to a filter processing. SOLUTION: Input gradation data of a picture element, which is outputted from an input buffer 1, is inputted to an error diffusion processing means 2. The error diffusion processing means 2 outputs gradation data where the error of the picture element is diffused. Reproduced gradation data is inputted to a sharpening processing means 8 with input gradation data and corrected gradation data on the picture element is outputted. Namely, the quantized error diffusion processing and the sharpening processing (filter processing) are executed prior to the quantization processing. A memory for storing gradation data required for the filter processing and a memory storing gradation data required for the quantized error diffusion processing can be shared. The total capacity of the memory required for the gradation lowering processing can be reduced.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、複写機、ファク
シミリ、プリンタ、スキャナなどにおいて画像処理を行
うために利用される低階調化処理方法、低階調化処理装
置、低階調化処理用集積回路および低階調化プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係
り、詳しくは、フィルタ処理と量子化誤差拡散処理とを
伴う量子化処理により、入力画像の階調数を低減して二
値画像などの低階調画像を出力する低階調化処理方法、
低階調化処理装置、低階調化処理用集積回路および低階
調化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a low gradation processing method, a low gradation processing apparatus, and a low gradation processing apparatus used for performing image processing in a copying machine, a facsimile, a printer, a scanner, and the like. The present invention relates to an integrated circuit and a computer-readable recording medium on which a gradation reduction program is recorded. More specifically, the number of gradations of an input image is reduced by a quantization process including a filtering process and a quantization error diffusion process. A low gradation processing method for outputting a low gradation image such as a value image,
The present invention relates to a gradation reduction processing device, a gradation reduction processing integrated circuit, and a computer-readable recording medium on which a gradation reduction program is recorded.

【０００２】[0002]

【従来の技術】図１６は、「’９５三菱半導体データブ
ック ディジタルＡＳＳＰ編（１９９５年８月発行）」
のｐ．４−１４８からｐ．４−１６７に記載されたファ
クシミリイメージデータプロセッサ（Ｍ６６３３３Ｆ
Ｐ、二値階調化処理装置）を示すブロック図である。同
図に示す低階調化処理装置は、入力画像として複数ビッ
トで表わされる階調数を有するものが使用され、それを
１ビットで表わされる階調数の画像、つまり二値画像に
変換するものである。2. Description of the Related Art FIG. 16 shows "'95 Mitsubishi Semiconductor Data Book Digital ASSP Edition (issued in August 1995)".
P. 4-148 to p. Facsimile image data processor (M66333F)
P is a block diagram showing a binary gradation processing device. In the gradation reduction processing device shown in FIG. 1, an input image having a gradation number represented by a plurality of bits is used, and is converted into an image having a gradation number represented by 1 bit, that is, a binary image. Things.

【０００３】同図において、４１はスキャナ部などの入
力装置から入力画像が入力され、この入力画像の複数の
画素の階調情報を順次出力する入力バッファであり、４
２はこの入力階調データに対してフィルタ処理の１種で
あるＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）処理を行って修正階調データを出
力する鮮鋭化処理手段であり、４３はＭＴＦ処理に必要
な画素の入力階調データを記憶する入力データ記憶手段
であり、４４は上記修正階調データに対して量子化誤差
拡散処理を行って誤差拡散済階調データを出力する誤差
拡散処理手段であり、４６は上記誤差拡散済階調データ
に対して量子化（二値化）処理を行って二値階調データ
を出力する量子化手段であり、４７は上記誤差拡散済階
調データに対する当該二値階調データの差分に応じた量
子化誤差データを出力する量子化誤差計算手段であり、
４５は当該量子化誤差データを記憶するとともに当該量
子化誤差データを上記誤差拡散処理手段に出力する誤差
データ記憶手段であり、４８は上記二値化階調データを
外部に出力する出力バッファである。In FIG. 1, reference numeral 41 denotes an input buffer which receives an input image from an input device such as a scanner unit and sequentially outputs gradation information of a plurality of pixels of the input image.
Reference numeral 2 denotes an MTF (Modulation Transfer), which is a type of filtering for the input gradation data.
Function: sharpening processing means for outputting corrected gradation data by performing processing; 43, input data storage means for storing input gradation data of pixels required for MTF processing; Is error diffusion processing means for performing quantization error diffusion processing on the data and outputting error-diffused gradation data, and performs quantization (binarization) processing on the error-diffused gradation data. Quantizing means for outputting binary tone data; 47, a quantization error calculating means for outputting quantization error data corresponding to the difference between the error-diffused tone data and the binary tone data;
Reference numeral 45 denotes an error data storage unit that stores the quantization error data and outputs the quantization error data to the error diffusion processing unit. Reference numeral 48 denotes an output buffer that outputs the binary grayscale data to the outside. .

【０００４】次に動作について説明する。上記入力バッ
ファ４１から出力された画素の入力階調データは、上記
鮮鋭化処理手段４２に入力されると共に上記入力データ
記憶手段４３に記憶される。上記鮮鋭化処理手段４２
は、上記入力画素の入力階調データととともに当該入力
画素以前の画素の階調データが上記入力データ記憶手段
４３から入力され、これら複数の画素の階調データを基
に注目画素に対応した修正階調データを出力する。そし
て、この修正階調データは上記誤差拡散処理手段４４に
入力される。当該誤差拡散処理手段４４は、上記修正階
調データとともに当該画素以前の画素の量子化誤差デー
タが誤差データ記憶手段４５から入力され、この量子化
誤差データに基づいて上記入力された画素に対応した誤
差拡散済階調データを出力する。これに引き続いて上記
量子化手段４６は当該誤差拡散済階調データに対して所
定の閾値レベルに基づく量子化（二値化）処理を行い、
この二値階調データが出力バッファ４８から外部に出力
される。他方、上記量子化誤差計算手段４７は、上記誤
差拡散済階調データに対する二値階調データの差分を量
子化誤差データとして出力し、上記誤差データ記憶手段
４５はこの量子化誤差データを記憶するとともに、以降
の画素の誤差拡散処理の際に上記誤差拡散処理手段４４
に出力する。Next, the operation will be described. The input gradation data of the pixel output from the input buffer 41 is input to the sharpening processing means 42 and stored in the input data storage means 43. The sharpening means 42
Is input from the input data storage means 43 together with the input gradation data of the input pixel and the gradation data of the pixel preceding the input pixel, and the correction corresponding to the target pixel is performed based on the gradation data of the plurality of pixels. Outputs gradation data. Then, the corrected gradation data is input to the error diffusion processing means 44. The error diffusion processing unit 44 receives the quantization error data of the pixel before the pixel together with the corrected gradation data from the error data storage unit 45, and corresponds to the input pixel based on the quantization error data. Outputs error-diffused gradation data. Subsequently, the quantization means 46 performs a quantization (binarization) process on the error-diffused gradation data based on a predetermined threshold level,
The binary grayscale data is output from the output buffer 48 to the outside. On the other hand, the quantization error calculation means 47 outputs the difference between the binary gradation data and the error-diffused gradation data as quantization error data, and the error data storage means 45 stores the quantization error data. At the same time, the error diffusion processing means 44
Output to

【０００５】つまり、従来の低階調化処理装置や低階調
化処理方法では、先ず最初に、入力画像をフィルタ処理
し、その後、このフィルタ処理のなされた画像に対して
誤差拡散処理および量子化処理を行っている。[0005] That is, in the conventional gradation reduction processing apparatus and the conventional gradation reduction processing method, first, the input image is filtered, and then the error-diffusion processing and the quantum processing are performed on the filtered image. Is being processed.

【０００６】なお、上記ＭＴＦ処理（鮮鋭化処理）と
は、画像の輪郭などが際立つように入力画像を微分処理
した成分を元の画像に加える処理であり、平滑化処理な
どと並んで画像のフィルタ処理の一種類として利用され
ている。The MTF process (sharpening process) is a process of adding a component obtained by differentiating the input image to the original image so that the outline of the image is prominent. It is used as one type of filter processing.

【０００７】上記誤差拡散処理とは、平均誤差最小処理
とも呼ばれ、各画素を単独で量子化してしまった場合に
は画像全体としての量子化誤差が多くなって画像の歪み
が大きくなってしまうという問題があり、この歪みを抑
制して、より自然な印象の量子化画像を得るための技術
として量子化処理と一緒に使用されるものである。[0007] The error diffusion processing is also called an average error minimum processing. If each pixel is quantized independently, the quantization error of the entire image increases and the distortion of the image increases. This is used together with the quantization process as a technique for suppressing the distortion and obtaining a more natural-looking quantized image.

【０００８】上記量子化処理とは、入力された階調デー
タと所定の閾値とを比較し、その比較結果に応じた値を
代わりの階調データ（つまり量子化階調データ）として
置き換える処理をいい、例えば、１つの閾値を用いて、
閾値以上の階調データであれば「１」の量子化階調デー
タを出力し、他方、閾値未満の階調であれば「０」の量
子化階調データを出力する二値化処理などがある。The above-mentioned quantization process is a process of comparing the inputted gradation data with a predetermined threshold value and replacing a value corresponding to the comparison result with substitute gradation data (that is, quantization gradation data). Good, for example, using one threshold,
If the gradation data is equal to or more than the threshold value, quantized gradation data of “1” is output. On the other hand, if the gradation data is smaller than the threshold value, quantized gradation data of “0” is output. is there.

【０００９】上記量子化誤差とは、量子化階調データ
と、量子化処理に入力された階調データ（上図の例では
誤差拡散済階調データ）との階調差を意味する。上記例
であれば、量子化階調データの「０」を量子化誤差拡散
済データの最小の階調に対応させ、「１」を量子化誤差
拡散済データの最大の階調に対応させた場合に、量子化
階調データから量子化誤差拡散データを引いた値が当該
階調差となる。なお、最大輝度の中間輝度レベルｔを閾
値として、原画像の輝度ｋを量子化したときに生じる量
子化誤差Ｅｋは、 Ｅｋ＝ｋ−１×２ｔ（ｋ≧ｔ） Ｅｋ＝ｋ＋０×２ｔ（ｋ＜ｔ） ……（式１ａ） となる。また、原画像の輝度ｋに対する２値データＢｋ
は、 Ｂｋ＝１（ｋ≧ｔ） Ｂｋ＝０（ｋ＜ｔ） ……（式１ｂ） となる。The above-mentioned quantization error means a gradation difference between the quantized gradation data and the gradation data inputted in the quantization processing (error-diffused gradation data in the example shown in the above figure). In the above example, “0” of the quantized gradation data corresponds to the minimum gradation of the quantized error diffused data, and “1” corresponds to the maximum gradation of the quantized error diffused data. In this case, a value obtained by subtracting the quantization error diffusion data from the quantized gradation data is the gradation difference. Note that a quantization error Ek generated when the luminance k of the original image is quantized using the intermediate luminance level t of the maximum luminance as a threshold value is as follows: Ek = k−1 × 2t (k ≧ t) Ek = k + 0 × 2t (k <T) (Formula 1a) Also, binary data Bk for the luminance k of the original image
Bk = 1 (k ≧ t) Bk = 0 (k <t) (Equation 1b)

【００１０】[0010]

【発明が解決しようとする課題】従来の低階調化処理方
法、低階調化処理装置は以上のように構成されているの
で、画像の１ライン当たりの画素数が増加するにつれ
て、上記入力データ記憶手段および上記誤差データ記憶
手段に必要なメモリが比例して増加してしまうという問
題がある。そして、ひいては低階調化処理用集積回路と
して具現化した際にメモリに供給しなければならないチ
ップ面積が増加して高集積化などの妨げとなったり、低
階調化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体として具現化した際に当該プログラムを実行
するために必要なメモリが増加してしまったりという問
題が生じてしまう。Since the conventional gradation lowering processing method and the conventional gradation lowering processing apparatus are configured as described above, as the number of pixels per line of the image increases, the above-described input processing is performed. There is a problem that the memory required for the data storage means and the error data storage means increases proportionately. In addition, the chip area that must be supplied to the memory when embodied as an integrated circuit for low gradation processing increases, which hinders high integration, etc. When it is embodied as a possible recording medium, a problem arises that the memory required for executing the program increases.

【００１１】特に、近年、このような低階調化処理を行
う必要がある複写機、ファクシミリなどのＯＡ機器にお
いては、画像の高解像度化が必然的な要求となってきて
おり、８００ｄｐｉ（ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）や
１２００ｄｐｉといった高い解像度にも容易に対応する
ことができる低階調化処理用集積回路などの開発が強く
望まれている。In particular, in recent years, in OA equipment such as copiers and facsimile machines that need to perform such a low gradation process, higher resolution of images is inevitably required, and 800 dpi (dots) is required. There is a strong demand for the development of an integrated circuit for gradation reduction processing that can easily cope with high resolutions such as per inch and 1200 dpi.

【００１２】図１７は入力画像の画像構造の模式図であ
る。同図において、各升目は各画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）の表示
位置を示し、各升目のなかに記載された関数Ｇ（Ｘ，
Ｙ）は当該画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）の輝度を示すものである。
なお、この各画素の輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ）は当該画素の入力
階調データと１対１に対応するものである。FIG. 17 is a schematic diagram of an image structure of an input image. In the same figure, each cell indicates the display position of each pixel P (X, Y), and the function G (X,
(Y) indicates the luminance of the pixel P (X, Y).
The luminance G (X, Y) of each pixel corresponds to the input gradation data of the pixel on a one-to-one basis.

【００１３】図１８は上記入力画像に対するフィルタ処
理の一例を説明するフィルタのマトリックス図である。
同図に示したフィルタのマトリックスはごく一般的に使
用されている３×３のマトリックスからなり、中央の升
目に対応する画素（一般的に注目画素と呼ばれている）
に対して周辺４つの画素を用いてフィルタ処理を行う。
そして、このようなフィルタを用いて画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）
（＝注目画素）に対してフィルタ処理を行う模式図を図
１９に示す。なお、図１８に示したフィルタは一般的に
ラプランシアンフィルタとよばれ、そのフィルタを用い
たＭＴＦ処理値（修正階調データ）Ｍ（Ｘ，Ｙ）は、 Ｍ（Ｘ，Ｙ）＝Ｇ（Ｘ，Ｙ）−Ｇ（Ｘ，Ｙ−１）−Ｇ（Ｘ−１，Ｙ） ＋４Ｇ（Ｘ，Ｙ）−Ｇ（Ｘ＋１，Ｙ）−Ｇ（Ｘ，Ｙ＋１） ……（式２） となる。なお、入力画像の上端および下端の行の画素
や、右端および左端の列の画素を注目画素とした場合
に、上記周辺画素の一部の輝度が不足する場合がある。
このように不足となる画素の輝度については白色に対応
する輝度にて補償して処理を実行するのが一般的であ
る。FIG. 18 is a matrix diagram of a filter for explaining an example of a filter process for the input image.
The matrix of the filter shown in the figure is a very commonly used 3 × 3 matrix, and the pixel corresponding to the center cell (generally referred to as a target pixel)
Is subjected to filter processing using the four surrounding pixels.
Then, using such a filter, the pixel P (X, Y)
FIG. 19 is a schematic diagram of performing filter processing on (= target pixel). Note that the filter shown in FIG. 18 is generally called a Laplacian filter, and an MTF processing value (modified gradation data) M (X, Y) using the filter is represented by M (X, Y) = G (X, Y) -G (X, Y-1) -G (X-1, Y) + 4G (X, Y) -G (X + 1, Y) -G (X, Y + 1) (Equation 2) Become. When the pixels in the upper and lower rows and the pixels in the right and left columns of the input image are set as the target pixels, the luminance of some of the peripheral pixels may be insufficient.
Generally, the processing is executed by compensating for the luminance of a pixel that becomes insufficient in this way with luminance corresponding to white.

【００１４】図２０は入力データ記憶手段のメモリ構造
およびその周辺手段を示すブロック図である。同図では
画素Ｐ（Ｘ，Ｙ＋１）の輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ＋１）が鮮鋭化
処理手段４２に与えられたタイミングの状態を示してい
る。そして、このタイミングにおいてＭＴＦ処理の対象
となる注目画素はＰ（Ｘ，Ｙ）である。このように、画
素Ｐ（Ｘ，Ｙ＋１）の輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ＋１）が鮮鋭化処
理手段４２に与えられたタイミングにおいて、入力デー
タ記憶手段４３からＧ（Ｘ，Ｙ−１）、Ｇ（Ｘ−１，
Ｙ）、Ｇ（Ｘ，Ｙ）、Ｇ（Ｘ＋１，Ｙ）の４画素分の入
力輝度データを出力することにより、画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）
に対するＭＴＦ処理を行うことができる。また、このＭ
ＴＦ処理においては、入力データ記憶手段４３には２ラ
イン分に相当する数の画素の入力階調データを記憶でき
るメモリを具備していれば、Ｇ（Ｘ，Ｙ−１）のかわり
にＧ（Ｘ，Ｙ）を記憶させることで次の注目画素Ｐ（Ｘ
＋１，Ｙ）に対する処理に必要な周辺画素データ（Ｇ
（Ｘ＋１，Ｙ−１），Ｇ（Ｘ，Ｙ），Ｇ（Ｘ＋２，
Ｙ），Ｇ（Ｘ＋１，Ｙ＋１））を記憶することができ
る。FIG. 20 is a block diagram showing the memory structure of the input data storage means and its peripheral means. FIG. 3 shows the state of the timing at which the brightness G (X, Y + 1) of the pixel P (X, Y + 1) is given to the sharpening processing means 42. At this timing, the target pixel to be subjected to the MTF processing is P (X, Y). As described above, at the timing when the luminance G (X, Y + 1) of the pixel P (X, Y + 1) is given to the sharpening processing unit 42, the input data storage unit 43 outputs G (X, Y−1), G (X -1,
Y), G (X, Y) and G (X + 1, Y) are output as input luminance data for four pixels, so that a pixel P (X, Y) is output.
Can be subjected to MTF processing. Also, this M
In the TF processing, if the input data storage means 43 has a memory capable of storing input gradation data of a number of pixels corresponding to two lines, G (X, Y-1) is used instead of G (X, Y-1). By storing X, Y), the next pixel of interest P (X
+1, Y), the peripheral pixel data (G
(X + 1, Y-1), G (X, Y), G (X + 2,
Y), G (X + 1, Y + 1)) can be stored.

【００１５】従って、上記入力データ記憶手段４３は、
２ライン分の画素の階調データに相当するメモリを具備
する必要がある。Therefore, the input data storage means 43
It is necessary to provide a memory corresponding to the gradation data of the pixels for two lines.

【００１６】図２１は上記フィルタ処理後の修正画像に
対する誤差拡散処理の一例を説明するフィルタのマトリ
ックス図である。同図に示したフィルタのマトリックス
はごく一般的に使用されているマトリックスのものであ
り、同図に「＊」を記入した升目に対応する画素（一般
的に注目画素と呼ばれている）に対して周辺７つの画素
の量子化誤差データＥ（Ｍ，Ｎ）を用いて誤差拡散処理
を行う。そして、このようなフィルタを用いて画素Ｐ
（Ｘ，Ｙ）（＝注目画素）に対して誤差拡散処理を行う
模式図を図２２に示す。この誤差拡散処理により得られ
る誤差拡散処理値（誤差拡散済階調データ）Ｌ（Ｘ，
Ｙ）は、 Ｌ（Ｘ，Ｙ）＝Ｍ（Ｘ，Ｙ） ＋｛Ｅ（Ｘ−２，Ｙ−１）＋２Ｅ（Ｘ−１，Ｙ−ｌ） ＋４Ｅ（Ｘ，Ｙ−１）＋２Ｅ（Ｘ＋１，Ｙ−１） ＋Ｅ（Ｘ＋２，Ｙ−１）＋２Ｅ（Ｘ−２，Ｙ） ＋４Ｅ（Ｘ−１，Ｙ）｝／１６ ……（式３） となる。なお、入力画像の上端の行の画素や、右端およ
び左端の列の画素を注目画素とした場合に、上記周辺画
素の一部の量子化誤差データが不足する場合がある。こ
のように不足となる画素の量子化誤差データは一般的に
「０」（誤差無し）として扱っている。FIG. 21 is a matrix diagram of a filter for explaining an example of the error diffusion process for the corrected image after the filter process. The matrix of the filter shown in the figure is a matrix of a very commonly used matrix, and the matrix corresponding to the cell (commonly referred to as a pixel of interest) corresponding to the square marked "*" in the figure is used. On the other hand, error diffusion processing is performed using the quantization error data E (M, N) of the seven peripheral pixels. Then, using such a filter, the pixel P
FIG. 22 is a schematic diagram showing an error diffusion process performed on (X, Y) (= target pixel). An error diffusion processing value (error-diffused gradation data) L (X,
Y) is L (X, Y) = M (X, Y) + ΔE (X−2, Y−1) + 2E (X−1, Y−1) + 4E (X, Y−1) + 2E (X + 1) , Y-1) + E (X + 2, Y-1) + 2E (X-2, Y) + 4E (X-1, Y)｝ / 16 (Equation 3). When the pixels in the uppermost row of the input image or the pixels in the rightmost and leftmost columns are taken as the target pixel, the quantization error data of some of the peripheral pixels may be insufficient. In general, quantization error data of an insufficient pixel is treated as “0” (no error).

【００１７】図２３は誤差データ記憶手段４５のメモリ
構造およびその周辺手段を示すブロック図である。同図
では画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）のＭＴＦ処理値Ｍ（Ｘ，Ｙ）が誤
差拡散処理手段４４に与えられたタイミングの状態を示
している。そして、このタイミングにおいてＭＴＦ処理
の対象となる注目画素はＰ（Ｘ，Ｙ）である。このよう
に、画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）のＭＴＦ処理値Ｍ（Ｘ，Ｙ）が誤
差拡散処理手段４４に与えられたタイミングにおいて、
誤差データ記憶手段４５からＥ（Ｘ−２，Ｙ−１）、Ｅ
（Ｘ−１，Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ，Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ＋１，
Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ＋２，Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ−２，Ｙ）、
Ｅ（Ｘ−１，Ｙ）の７画素分の誤差データを出力するこ
とにより、画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）に対する誤差拡散処理を行
うことができる。また、この誤差拡散処理においては、
誤差データ記憶手段４５に１ラインと２画素分に相当す
る数の画素の誤差データを記憶できるメモリを具備して
いれば、Ｅ（Ｘ−２，Ｙ−１）のかわりにＥ（Ｘ，Ｙ）
を記憶させることで次の注目画素Ｐ（Ｘ＋１，Ｙ）に対
する処理に必要な周辺画素の誤差データ（Ｅ（Ｘ−１，
Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ，Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ＋１，Ｙ−１）、
Ｅ（Ｘ＋２，Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ＋３，Ｙ−１）、Ｅ（Ｘ
−１，Ｙ）、Ｅ（Ｘ，Ｙ））を記憶することができる。FIG. 23 is a block diagram showing a memory structure of the error data storage means 45 and its peripheral means. The figure shows the state of the timing at which the MTF processing value M (X, Y) of the pixel P (X, Y) is given to the error diffusion processing means 44. At this timing, the target pixel to be subjected to the MTF processing is P (X, Y). As described above, at the timing when the MTF processing value M (X, Y) of the pixel P (X, Y) is given to the error diffusion processing unit 44,
E (X−2, Y−1), E
(X-1, Y-1), E (X, Y-1), E (X + 1,
Y-1), E (X + 2, Y-1), E (X-2, Y),
By outputting error data for seven pixels of E (X-1, Y), error diffusion processing can be performed on the pixel P (X, Y). In this error diffusion process,
If the error data storage means 45 has a memory capable of storing error data of a number of pixels corresponding to one line and two pixels, E (X, Y-1) is used instead of E (X-2, Y-1). )
Is stored, the error data (E (X−1, 1) of the peripheral pixels necessary for processing the next target pixel P (X + 1, Y)
Y-1), E (X, Y-1), E (X + 1, Y-1),
E (X + 2, Y-1), E (X + 3, Y-1), E (X
−1, Y) and E (X, Y)) can be stored.

【００１８】従って、上記誤差データ記憶手段４５は、
１ラインと２画素分の画素の誤差データに相当するメモ
リを具備する必要がある。Therefore, the error data storage means 45
It is necessary to provide a memory corresponding to error data of one line and two pixels.

【００１９】なお、図２４は上記誤差データ記憶手段に
おける誤差データの更新動作の説明図である。同図に示
すように、まず、注目画素の誤差データＥ（Ｘ，Ｙ）が
得られたら、その２つ前の誤差データＥ（Ｘ−２，Ｙ）
を１ライン前の誤差データＥ（Ｘ−２，Ｙ−１）を記憶
していたメモリに上書きし、次に、注目画素の１つ前の
誤差データＥ（Ｘ−１，Ｙ）を上記誤差データＥ（Ｘ−
２，Ｙ）を記憶していたメモリに上書きし、更に、注目
画素の誤差データＥ（Ｘ，Ｙ）を上記誤差データＥ（Ｘ
−１，Ｙ）を記憶していたメモリに上書きするようにデ
ータの更新動作をすればよい。これにより、１ライン
（１行）分の誤差拡散処理毎に、Ｅ（Ｍ，Ｙ−１）を記
憶していたメモリは新たにＥ（Ｍ，Ｙ）が記憶され（つ
まり注目画素の１つ前の行の誤差データが常に記憶さ
れ）、且つ、Ｅ（Ｍ，Ｙ）を記憶していたメモリは新た
にＥ（Ｍ，Ｙ＋１）が記憶され（つまり注目画素と同じ
行の誤差データが常に記憶され）るので、同一メモリに
アクセスすることで誤差演算処理を繰り返すことがで
き、処理効率や処理ロジックが簡便になる。FIG. 24 is an explanatory diagram of the error data updating operation in the error data storage means. As shown in the figure, first, when the error data E (X, Y) of the pixel of interest is obtained, the error data E (X−2, Y) immediately before that is obtained.
Is overwritten on the memory storing the error data E (X−2, Y−1) one line before, and then the error data E (X−1, Y) immediately before the pixel of interest is replaced with the above error data. Data E (X-
(2, Y) is overwritten on the memory, and the error data E (X, Y) of the pixel of interest is further replaced with the error data E (X
The data updating operation may be performed so as to overwrite the memory storing (-1, Y). Thus, for each error diffusion process for one line (one line), the memory that has stored E (M, Y−1) newly stores E (M, Y) (that is, one of the target pixels). The error data of the previous row is always stored, and the memory that has stored E (M, Y) newly stores E (M, Y + 1) (that is, the error data of the same row as the pixel of interest is always stored). Therefore, the error calculation processing can be repeated by accessing the same memory, thereby simplifying the processing efficiency and processing logic.

【００２０】以上のように、従来の低階調化処理方法
や、低階調化処理装置などでは、その処理を実行するた
めに、少なくとも、（１）入力データ記憶手段４３にお
ける、２ライン分の画素の入力階調データと、（２）誤
差データ記憶手段４５における、１ラインと２画素分の
画素の誤差データとを記憶できるメモリを必要とする。
そして、例えば、入力画像がＢ４サイズ、２００ｄｐ
ｉ、８ビット階調データ程度のものであっても、１ライ
ン当たりの画素が２０４８画素となり、各画像処理にお
ける処理ビット数を８ビットとした場合には、必要なメ
モリ容量（Ｍｍｉｎ）は、 Ｍｍｉｎ ＝ ２０４８（画素）×（２＋１）ライン×８（ｂｉｔ） ＋２（画素）×８（ｂｉｔ） ＝ ４９，１６８（ｂｉｔ） ……（式４） となり、約４８Ｋｂｉｔのデータ記憶容量が必要とされ
る。As described above, in the conventional gradation lowering processing method and the conventional gradation lowering processing apparatus, at least (1) two lines of data in the input data storage means 43 are required to execute the processing. And a memory capable of storing (2) error data of pixels of one line and two pixels in the error data storage means 45.
Then, for example, if the input image is B4 size, 200 dp
i, even if it is about 8-bit gradation data, the number of pixels per line is 2048 pixels, and when the number of processing bits in each image processing is 8 bits, the necessary memory capacity (Mmin) is Mmin = 2048 (pixels) × (2 + 1) lines × 8 (bits) +2 (pixels) × 8 (bits) = 49,168 (bits) (Equation 4), and a data storage capacity of about 48 Kbits is required. You.

【００２１】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、処理に必要なメモリを従来よりも
抑制することができる低階調化処理方法、低階調化処理
装置、低階調化用集積回路および低階調化プログラムを
記憶した記憶媒体を得ることを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and has a low gradation processing method, a low gradation processing apparatus, and a low gradation processing method capable of suppressing the memory required for processing. It is an object of the present invention to obtain a gray scale integrated circuit and a storage medium storing a low gray scale program.

【００２２】[0022]

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明に係
る低階調化処理方法は、フィルタ処理に先だって量子化
誤差拡散処理を行うものである。According to a first aspect of the present invention, there is provided a low-gradation processing method for performing a quantization error diffusion process prior to a filtering process.

【００２３】請求項２記載の発明に係る低階調化処理方
法は、入力階調データに対して上記量子化誤差拡散処理
を行うとともに仮量子化処理を行って仮量子化階調デー
タおよび量子化誤差データを求める量子化誤差拡散工程
と、これら２つの階調データを記憶する記憶工程と、記
憶されたデータから各画素の階調データを再生する階調
再生工程とを設け、この再生階調データをフィルタ処理
工程および量子化工程に入力させるようにしたものであ
る。According to a second aspect of the present invention, there is provided a gradation reduction method, wherein the quantization error diffusion processing and the provisional quantization processing are performed on input gradation data to perform provisional quantization gradation data and quantization. A quantization error diffusion step of obtaining quantization error data, a storage step of storing these two pieces of gradation data, and a gradation reproduction step of reproducing the gradation data of each pixel from the stored data. The tone data is input to a filtering process and a quantization process.

【００２４】請求項３記載の発明に係る低階調化処理方
法は、フィルタ処理工程に用いる複数の画素の階調デー
タには全て、再生階調データを用いるものである。According to a third aspect of the present invention, the reproduction gradation data is used for all gradation data of a plurality of pixels used in the filtering process.

【００２５】請求項４記載の発明に係る低階調化処理方
法は、フィルタ処理工程に用いる１の画素の階調データ
には入力階調データを使用するとともに、残りの全ての
画素の階調データには再生階調データを使用するもので
ある。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a gradation reduction method, wherein input gradation data is used as gradation data of one pixel used in the filtering process, and gradation of all remaining pixels is used. Reproduced gradation data is used as data.

【００２６】請求項５記載の発明に係る低階調化処理方
法は、フィルタ処理工程において処理される注目画素
が、量子化誤差拡散工程において処理される注目画素よ
りも１ライン分前の画素であるというものである。According to a fifth aspect of the present invention, in the gradation reduction method, the target pixel processed in the filter processing step is a pixel one line before the target pixel processed in the quantization error diffusion step. There is.

【００２７】請求項６記載の発明に係る低階調化処理装
置は、誤差拡散処理手段に対して入力画像を入力すると
ともに、この誤差拡散処理手段から出力される誤差拡散
済階調データを基に仮量子化処理を行って仮量子化階調
データを出力する仮量子化手段と、上記誤差拡散済階調
データに対する仮量子化階調データの差分に応じた量子
化誤差データを出力する量子化誤差計算手段と、上記量
子化誤差データを記憶するとともに当該量子化誤差デー
タを誤差拡散処理手段に出力する誤差データ記憶手段
と、上記仮量子化階調データを記憶する仮量子化階調デ
ータ記憶手段と、これら２つの記憶手段に記憶された上
記量子化誤差データおよび上記仮量子化階調データに基
づいて各画素の階調データとして再生階調データを再生
する階調再生手段とを設け、この再生階調データをフィ
ルタ処理手段および量子化手段に入力するようにしたも
のである。According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a gradation lowering processing apparatus which inputs an input image to an error diffusion processing means and uses the error-diffused gradation data output from the error diffusion processing means. Temporary quantization means for performing temporary quantization processing to output temporary quantized gradation data, and a quantum for outputting quantization error data corresponding to a difference between the provisionally quantized gradation data and the error-diffused gradation data. Quantization error calculation means, error data storage means for storing the quantization error data and outputting the quantization error data to the error diffusion processing means, and provisional quantization gradation data for storing the provisional quantization gradation data. Storage means; and gradation reproduction means for reproducing reproduction gradation data as gradation data of each pixel based on the quantization error data and the temporary quantization gradation data stored in these two storage means. Provided, in which so as to enter the reproduced gradation data to the filter processing means and the quantization means.

【００２８】請求項７記載の発明に係る低階調化処理装
置は、フィルタ処理手段は、階調再生手段から入力され
る再生階調データのみを用いてフィルタ処理を行うもの
である。According to a seventh aspect of the present invention, in the gradation reduction processing apparatus, the filter processing means performs the filter processing using only the reproduced gradation data input from the gradation reproduction means.

【００２９】請求項８記載の発明に係る低階調化処理装
置は、フィルタ処理手段は、１つの画素の階調データに
は入力階調データを用いるとともに、残りの全ての画素
の階調データには再生階調データを用い、しかも、誤差
拡散処理手段において処理される注目画素よりも１ライ
ン分前の画素を注目画素としてフィルタ処理を行うもの
である。In the gradation reduction processing apparatus according to the present invention, the filter processing means uses the input gradation data as the gradation data of one pixel and the gradation data of all the remaining pixels. Is used to perform filter processing using a pixel one line before the pixel of interest processed by the error diffusion processing means as a pixel of interest.

【００３０】請求項９記載の発明に係る低階調化処理装
置は、フィルタ処理手段は、鮮鋭化処理を行うものであ
る。According to a ninth aspect of the present invention, the filter processing means performs a sharpening process.

【００３１】請求項１０記載の発明に係る低階調化処理
装置は、フィルタ処理手段は、平滑化処理を行うもので
ある。According to the tenth aspect of the present invention, the filter processing means performs a smoothing process.

【００３２】請求項１１記載の発明に係る低階調化処理
装置は、各画素の階調データを１ビットの階調データに
低階調化処理して出力するものである。According to an eleventh aspect of the present invention, there is provided a gradation reduction processing apparatus for performing gradation reduction processing on gradation data of each pixel into 1-bit gradation data and outputting the data.

【００３３】請求項１２記載の発明に係る低階調化処理
装置は、各画素の階調データを２ビット以上の階調デー
タに低階調化処理して出力するものである。In the twelfth aspect of the present invention, the gradation reduction processing device is configured to reduce the gradation data of each pixel into gradation data of 2 bits or more and output the gradation data.

【００３４】請求項１３記載の発明に係る低階調化処理
装置は、誤差データ記憶手段と仮量子化階調データ記憶
手段とにラインメモリを使用したものである。According to a thirteenth aspect of the present invention, the gradation lowering processing device uses a line memory for the error data storage means and the provisional quantization gradation data storage means.

【００３５】請求項１４記載の発明に係る低階調化処理
装置は、量子化誤差データのビット数が入力階調データ
のビット数よりも多いものである。According to a fourteenth aspect of the present invention, the number of bits of the quantization error data is larger than the number of bits of the input gradation data.

【００３６】請求項１５記載の発明に係る低階調化処理
用集積回路は、請求項６記載の各手段を具備するもので
ある。According to a fifteenth aspect of the present invention, there is provided an integrated circuit for gradation lowering processing, comprising each means of the sixth aspect.

【００３７】請求項１６記載の発明に係る低階調化プロ
グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
は、請求項６記載の各手段を機能として実現するための
低階調化プログラムを記録したものである。According to a sixteenth aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a low-level gradation program for realizing each means as a function. It is.

【００３８】[0038]

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１に係る
低階調化処理用集積回路（低階調化処理装置）のブロッ
ク図を示す。この低階調化処理用集積回路（低階調化処
理装置）は、原稿の画像を読み取るスキャナ部からの複
数ビットの階調データが入力画像の入力階調データとし
て各画素毎に順次入力され、この入力画像に基づいた二
値画像、つまり各画素が１ビットの階調データを有する
画像を出力するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below. Embodiment 1 FIG. FIG. 1 is a block diagram of an integrated circuit for gradation reduction processing (gradation reduction processing device) according to Embodiment 1 of the present invention. In this integrated circuit for gradation reduction processing (gradation reduction processing device), a plurality of bits of gradation data from a scanner section for reading an image of a document are sequentially input for each pixel as input gradation data of an input image. A binary image based on the input image, that is, an image in which each pixel has 1-bit gradation data is output.

【００３９】同図において、１はスキャナ部などの入力
装置から入力画像が入力され、この入力画像の複数の画
素の階調情報を入力階調データとして順次出力する入力
バッファであり、２は上記入力階調データに対して量子
化誤差拡散処理を行って誤差拡散済階調データを出力す
る誤差拡散処理手段であり、３は上記誤差拡散済データ
に対して仮の二値化処理（量子化処理）を行って仮二値
階調データ（仮量子化階調データ）を出力する量子化手
段であり、４は上記誤差拡散済階調データに対する当該
仮二値階調データの差分に応じた量子化誤差データを出
力する量子化誤差計算手段であり、５は当該量子化誤差
データを記憶するとともに当該量子化誤差データを上記
誤差拡散処理手段に出力する誤差データ記憶手段であ
り、６は上記仮二値階調データを記憶する仮二値階調デ
ータ記憶手段（仮量子化階調データ記憶手段）であり、
７は上記誤差データ記憶手段に記憶された誤差データお
よび上記仮二値階調データ記憶手段に記憶された仮二値
階調データから各画素の階調データとして再生階調デー
タを再生する階調再生手段であり、８は当該再生階調デ
ータに基づいてＭＴＦ処理を行って修正階調データを出
力する鮮鋭化処理手段（フィルタ処理手段）であり、９
は当該修正階調データに対して二値化処理（量子化処
理）を行って二値階調データ（量子化階調データ）を出
力する量子化手段であり、１０は上記二値化階調データ
を外部に出力する出力バッファである。In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an input buffer to which an input image is input from an input device such as a scanner unit, and which sequentially outputs tone information of a plurality of pixels of the input image as input tone data. Error diffusion processing means for performing quantization error diffusion processing on the input gradation data and outputting error-diffused gradation data. Reference numeral 3 denotes a temporary binarization processing (quantization) on the error-diffused data. Process) and outputs temporary binary tone data (temporary quantized tone data). Reference numeral 4 denotes a quantizer corresponding to the difference between the error-diffused tone data and the temporary binary tone data. Quantization error calculation means for outputting quantization error data; 5 is error data storage means for storing the quantization error data and outputting the quantization error data to the error diffusion processing means; Provisional binary A provisional binary gray level data storing means for storing tone data (temporary quantization gray level data storage unit),
Reference numeral 7 denotes a gray scale for reproducing reproduced gray scale data as gray scale data of each pixel from the error data stored in the error data storage unit and the temporary binary gray scale data stored in the temporary binary gray scale data storage unit. Reference numeral 8 denotes a sharpening processing unit (filter processing unit) that performs MTF processing based on the reproduced gradation data and outputs corrected gradation data.
Is quantization means for performing binary processing (quantization processing) on the corrected gradation data to output binary gradation data (quantized gradation data). This is an output buffer that outputs data to the outside.

【００４０】次に動作について説明する。上記入力バッ
ファ１から出力された画素の入力階調データは、上記誤
差拡散処理手段２に入力される。また、上記誤差拡散処
理手段２には誤差データ記憶手段５からも必要な画素の
量子化誤差データが入力され、これらの入力データに基
づいて上記誤差拡散処理手段２は上記画素の誤差拡散済
階調データを出力する。上記仮量子化手段３は、この誤
差拡散済階調データが入力されると、この入力データを
所定の１の閾値と比較し、その比較結果に応じた値（こ
の場合当該値は「０」と「１」の二種類）を仮二値階調
データとして出力し、この仮二値階調データは上記仮二
値階調データ記憶手段６に記憶される。また、上記仮二
値階調データは上記誤差拡散済階調データとともに上記
量子化誤差計算手段４に入力され、この量子化誤差計算
手段４は誤差拡散済階調データに対する仮二値階調デー
タの差分を量子化誤差データとして出力する。当該量子
化誤差データは次の画素に対する量子化誤差データとし
て使用するために上記誤差データ記憶手段５に記憶され
る（以上が量子化誤差拡散工程および記憶工程であ
る）。Next, the operation will be described. The input gradation data of the pixel output from the input buffer 1 is input to the error diffusion processing means 2. The error diffusion processing means 2 also receives necessary quantization error data from the error data storage means 5 from the error data storage means 5. Based on the input data, the error diffusion processing means 2 determines the error diffusion level of the pixel. Output key data. When the provisionally quantized means 3 receives the error-diffused gradation data, the provisional quantization means 3 compares the input data with a predetermined threshold value of 1, and determines a value according to the comparison result (in this case, the value is “0”). And “1” are output as provisional binary gradation data, and the provisional binary gradation data is stored in the provisional binary gradation data storage means 6. The provisional binary gradation data is input to the quantization error calculation means 4 together with the error-diffused gradation data, and the quantization error calculation means 4 outputs the provisional binary gradation data to the error-diffused gradation data. Is output as quantization error data. The quantization error data is stored in the error data storage means 5 for use as quantization error data for the next pixel (the above is the quantization error diffusion step and the storage step).

【００４１】そして、上記量子化誤差拡散工程に続い
て、上記階調再生手段７が上記誤差データ記憶手段５お
よび上記仮二値階調データ記憶手段６に記憶された階調
データに基づいて各画素の階調データを再生し、この再
生階調データを各画素の階調データとして出力する（階
調再生工程）。この再生階調データは上記入力階調デー
タとともに鮮鋭化処理手段８に入力され、１の画素に係
る修正階調データを出力する（フィルタ処理工程）。こ
の修正階調データは上記量子化手段９に入力されて、所
定の１の閾値と比較される。そして、当該量子化手段９
は、その比較結果に応じた値（この場合当該値は「０」
と「１」の二種類）を二値階調データとして出力し（量
子化工程）、この二値階調データは出力バッファを介し
て外部に出力される。Then, following the quantization error diffusion step, the gradation reproducing means 7 performs each of the gradation reproduction based on the gradation data stored in the error data storage means 5 and the temporary binary gradation data storage means 6. The grayscale data of the pixel is reproduced, and the reproduced grayscale data is output as the grayscale data of each pixel (grayscale reproduction step). The reproduced gradation data is input to the sharpening processing means 8 together with the input gradation data, and the corrected gradation data for one pixel is output (filtering step). The corrected gradation data is input to the quantization means 9 and compared with a predetermined threshold value. Then, the quantization means 9
Is a value according to the comparison result (in this case, the value is “0”
Are output as binary grayscale data (quantization step), and the binary grayscale data is output to the outside via an output buffer.

【００４２】以下、各手段や工程における詳細な構成お
よび動作を説明する。なお、本実施の形態１では入力階
調データは８ビットにて構成されており、当該階調デー
タが「２５５」であるとき画素は最大の輝度となり、当
該階調データが「０」であるとき画素は最小の輝度とな
る。The detailed configuration and operation of each means and process will be described below. In the first embodiment, the input grayscale data is composed of 8 bits, and when the grayscale data is “255”, the pixel has the maximum brightness and the grayscale data is “0”. Then, the pixel has the minimum luminance.

【００４３】図２は誤差拡散処理手段２の詳細なブロッ
ク図である。この誤差拡散処理手段２は入力バッファ１
から入力された画素を注目画素とし、当該注目画素の入
力階調データを、その周辺の画素を量子化した際に発生
すると仮定される量子化誤差データに応じて調整し、そ
の調整済の階調データを量子化誤差拡散済階調データと
して出力するものである。図において、１２は誤差デー
タ記憶手段５から入力される上記周辺画素の量子化誤差
データの累積誤差演算部材であり、１３は平均誤差を得
るための除算を行う除算部材、１４は当該除算結果を注
目画素の入力階調データに加算する加算部材である。FIG. 2 is a detailed block diagram of the error diffusion processing means 2. The error diffusion processing means 2 includes an input buffer 1
The pixel input from the target pixel is set as a target pixel, and the input gradation data of the target pixel is adjusted in accordance with quantization error data assumed to be generated when pixels in the vicinity of the target pixel are quantized. The tone data is output as quantized error-diffused tone data. In the figure, reference numeral 12 denotes a cumulative error calculating member of the quantization error data of the peripheral pixels input from the error data storage means 5, 13 denotes a dividing member for performing a division for obtaining an average error, and 14 denotes a result of the division. This is an addition member for adding to the input gradation data of the target pixel.

【００４４】次に、この誤差拡散処理手段２の動作につ
いて説明する。上記累積誤差演算部材１２が、上記注目
画素をＰ（Ｘ，Ｙ）とした場合、上記周辺画素Ｐ（Ｘ−
２，Ｙ−１），Ｐ（Ｘ−１，Ｙ−１），Ｐ（Ｘ，Ｙ−
１），Ｐ（Ｘ＋１，Ｙ−１），Ｐ（Ｘ＋２，Ｙ−１），
Ｐ（Ｘ−２，Ｙ），Ｐ（Ｘ−１，Ｙ）に関する誤差デー
タＥ１（ｍ，ｎ）を読み出し、下記（式５）に基づいた
演算を行う。 Ｅｓｉｇｍａ（Ｘ，Ｙ）＝ １×Ｅ１（Ｘ−２，Ｙ−１） ＋２×Ｅ１（Ｘ−１，Ｙ−１） ＋４×Ｅ１（Ｘ，Ｙ−１） ＋２×Ｅ１（Ｘ＋１，Ｙ−１） ＋１×Ｅ１（Ｘ＋２，Ｙ−１） ＋２×Ｅ１（Ｘ−２，Ｙ） ＋４×Ｐ１（Ｘ−１，Ｙ） ……（式５） 次に、上記除算部材１３が、下記（式６）に基づいてこ
の累積誤差Ｅｓｉｇｍａの平均誤差を演算する。 Ｅａｖｅ＝ Ｅｓｉｇｍａ／１６ ……（式６） 最後に、上記加算部材１４が下記（式７）に基づいて量
子化誤差を平均誤差Ｅａｖｅを入力階調データに加算す
る。 Ｌ１（Ｘ，Ｙ）＝ Ｇ（Ｘ，Ｙ）＋Ｅａｖｅ ……（式７） そして、この誤差拡散済階調データＬ１（Ｘ，Ｙ）を出
力する。Next, the operation of the error diffusion processing means 2 will be described. When the cumulative error calculating member 12 sets the pixel of interest to P (X, Y), the peripheral pixel P (X−
2, Y-1), P (X-1, Y-1), P (X, Y-
1), P (X + 1, Y-1), P (X + 2, Y-1),
The error data E1 (m, n) relating to P (X-2, Y) and P (X-1, Y) is read, and an operation is performed based on the following (Equation 5). Esigma (X, Y) = 1 × E1 (X−2, Y−1) + 2 × E1 (X−1, Y−1) + 4 × E1 (X, Y−1) + 2 × E1 (X + 1, Y−1) ) + 1 × E1 (X + 2, Y−1) + 2 × E1 (X−2, Y) + 4 × P1 (X−1, Y) (Equation 5) ), The average error of the accumulated error Esigma is calculated. Eave = Esigma / 16 (Equation 6) Finally, the adding member 14 adds the quantization error and the average error Eave to the input gradation data based on the following (Equation 7). L1 (X, Y) = G (X, Y) + Eave (Equation 7) Then, the error-diffused gradation data L1 (X, Y) is output.

【００４５】図３は仮量子化手段３の詳細なブロック図
である。この仮量子化手段３は誤差拡散処理手段２から
出力された誤差拡散済階調データを所定の閾値ｔに基づ
いて二値階調データに変換し、この二値階調データを仮
二値階調データとして出力するものである。そして、本
実施の形態１では、ｔを８ビット階調の中央値（１２
８）に設定し、当該閾値以上の誤差拡散済階調データＬ
１（Ｘ，Ｙ）が入力されれば二値階調データＢ（Ｘ，
Ｙ）として「１」を出力し、他方、上記閾値よりも小さ
い誤差拡散済階調データＬ１（Ｘ，Ｙ）が入力されれば
二値階調データＢ（Ｘ，Ｙ）として「０」を出力する。FIG. 3 is a detailed block diagram of the provisional quantization means 3. The provisional quantization means 3 converts the error-diffused gradation data output from the error diffusion processing means 2 into binary gradation data based on a predetermined threshold value t, and converts the binary gradation data into provisional binary data. It is output as key data. Then, in the first embodiment, t is set to the median value (12
8), and the error-diffused gradation data L equal to or larger than the threshold is set.
When 1 (X, Y) is input, the binary gradation data B (X, Y)
Y) is output as “1”, and if error-diffused grayscale data L1 (X, Y) smaller than the threshold is input, “0” is output as binary grayscale data B (X, Y). Output.

【００４６】図４は量子化誤差計算手段４の詳細なブロ
ック図である。この量子化誤差計算手段４は同一画素に
関する上記誤差拡散済階調データと上記仮二値階調デー
タとに基づいて、当該画素の階調データを量子化した際
に発生する誤差を量子化誤差データとして出力するもの
である。図において、１７は上記仮二値階調データを入
力階調データの階調に逆変換する逆変換部材であり、１
８はこの逆変換値と上記誤差拡散済階調データとから量
子化誤差を求める減算部材である。FIG. 4 is a detailed block diagram of the quantization error calculation means 4. The quantization error calculating means 4 calculates an error generated when the gradation data of the pixel is quantized based on the error-diffused gradation data and the provisional binary gradation data for the same pixel. It is output as data. In the figure, reference numeral 17 denotes an inverse conversion member for inversely converting the provisional binary tone data into the tone of the input tone data.
Reference numeral 8 denotes a subtraction member for obtaining a quantization error from the inversely converted value and the error-diffused gradation data.

【００４７】次に、この量子化誤差計算手段４の動作に
ついて説明する。上記逆変換部材１７が、仮二値階調デ
ータＢ１（Ｘ，Ｙ）に入力階調データの最大輝度データ
（２５６）を掛け合わせる逆変換演算を行う。次に、上
記減算部材１８が、この逆変換演算結果から上記誤差拡
散済階調データを引く減算を行い、この減算結果を量子
化誤差データＥ１（Ｘ，Ｙ）として出力する。従って、
量子化誤差データＥ１（Ｘ，Ｙ）は下記（式８）で表わ
される。 Ｅ１（Ｘ，Ｙ）＝ Ｂ１（Ｘ，Ｙ）×２５６−Ｌ１（Ｘ，Ｙ） ……（式８）Next, the operation of the quantization error calculation means 4 will be described. The inverse conversion member 17 performs an inverse conversion operation of multiplying the provisional binary tone data B1 (X, Y) by the maximum luminance data (256) of the input tone data. Next, the subtraction member 18 subtracts the error-diffused gradation data from the result of the inverse conversion operation, and outputs the result of the subtraction as quantization error data E1 (X, Y). Therefore,
The quantization error data E1 (X, Y) is represented by the following (Equation 8). E1 (X, Y) = B1 (X, Y) × 256−L1 (X, Y) (Equation 8)

【００４８】図５は上記階調再生手段７の詳細なブロッ
ク図である。この階調再生手段７は上記鮮鋭化処理手段
８で使用する画素の階調データを上記量子化誤差データ
および上記仮二値階調データから再生して出力するもの
である。図において、２０は上記仮二値階調データを入
力階調データの階調に逆変換する逆変換部材であり、２
１はこの逆変換値に誤差拡散済階調データを加えて再生
階調データを出力する加算部材である。FIG. 5 is a detailed block diagram of the gradation reproducing means 7. The gradation reproducing means 7 reproduces and outputs the gradation data of the pixel used in the sharpening processing means 8 from the quantization error data and the temporary binary gradation data. In the figure, reference numeral 20 denotes an inverse conversion member for inversely converting the provisional binary tone data into the tone of the input tone data.
Reference numeral 1 denotes an addition member that adds error-diffused gradation data to the inversely converted value and outputs reproduced gradation data.

【００４９】次に、この階調再生手段７の動作について
説明する。画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）に関する量子化誤差データ
Ｅ１（Ｘ，Ｙ）および仮二値階調データＢ１（Ｘ，Ｙ）
が入力されると、上記逆変換部材２０は当該仮二値階調
データに入力階調データの最大輝度データ（２５６）を
掛け合わせる逆変換演算を行う。次に、上記加算部材２
１が、この逆変換演算結果に上記量子化誤差データを加
算し、この加算結果を当該画素の再生階調データとして
出力する。従って、再生階調データＧ１（Ｘ，Ｙ）は下
記（式９）で表わされ、本実施の形態１では誤差拡散済
階調データＬ１（Ｘ，Ｙ）に等しい値が出力される。 Ｇ１（Ｘ，Ｙ）＝ Ｂ１（Ｘ，Ｙ）×２５６＋Ｅ１（Ｘ，Ｙ） ……（式９）Next, the operation of the gradation reproducing means 7 will be described. Quantization error data E1 (X, Y) and provisional binary grayscale data B1 (X, Y) for pixel P (X, Y)
Is input, the inverse conversion member 20 performs an inverse conversion operation of multiplying the provisional binary grayscale data by the maximum luminance data (256) of the input grayscale data. Next, the addition member 2
1 adds the quantization error data to the result of the inverse transform operation, and outputs the result of the addition as reproduction gradation data of the pixel. Therefore, the reproduced gradation data G1 (X, Y) is represented by the following (Equation 9), and in the first embodiment, a value equal to the error-diffused gradation data L1 (X, Y) is output. G1 (X, Y) = B1 (X, Y) × 256 + E1 (X, Y) (Equation 9)

【００５０】図６は上記鮮鋭化処理手段８の詳細なブロ
ック図である。この鮮鋭化処理手段８は注目画素Ｐ
（Ｘ，Ｙ）およびその周辺画素の階調データが入力され
ると、当該注目画素の階調データに、周囲の画素との差
分として求まる微分階調データを加算して、画像を鮮鋭
化させるものである。なお、本実施の形態１では、注目
画素およびその周辺画素の階調データは、それらの内で
最も最後に入力バッファ１から出力される画素Ｐ（Ｘ，
Ｙ＋１）以外に関しては上記階調再生手段７からの再生
階調データＧ１（ｍ，ｎ）を使用し、他方当該最後の入
力画素に関しては上記入力バッファ１からの入力階調デ
ータＧ（Ｘ，Ｙ＋１）を使用している。図において、２
８は注目画素の階調データ（再生階調データＧ１（Ｘ，
Ｙ））を５倍に演算する乗算部材であり、２３ａは階調
再生手段７から入力される周辺画素の階調データ（再生
階調データＧ１（Ｘ−１，Ｙ），Ｇ１（Ｘ＋１，Ｙ），
Ｇ１（Ｘ，Ｙ−１））の符号を反転させる第一の符号反
転部材であり、２３ｂは入力バッファ１から入力される
周辺画素の階調データ（入力階調データＧ（Ｘ，Ｙ＋
１））の符号を反転させる第二の符号反転部材であり、
２９はこれら各画素の階調データを加算して、その加算
結果を修正階調データとして出力する加算部材である。FIG. 6 is a detailed block diagram of the sharpening means 8. This sharpening processing means 8 outputs the pixel of interest P
When (X, Y) and the gradation data of the peripheral pixels are input, differential gradation data obtained as a difference from surrounding pixels is added to the gradation data of the target pixel to sharpen the image. Things. In the first embodiment, the gradation data of the pixel of interest and its surrounding pixels is the pixel P (X,
For other than (Y + 1), the reproduced gradation data G1 (m, n) from the gradation reproducing means 7 is used, while for the last input pixel, the input gradation data G (X, Y + 1) from the input buffer 1 is used. ). In the figure, 2
8 is the gradation data of the pixel of interest (reproduction gradation data G1 (X,
Y)) is multiplied by five, and reference numeral 23a denotes gradation data (reproduction gradation data G1 (X-1, Y) and G1 (X + 1, Y) of peripheral pixels input from the gradation reproduction means 7. ),
G1 (X, Y-1) is a first sign inversion member that inverts the sign of the gradation data of the peripheral pixels input from the input buffer 1 (input gradation data G (X, Y +).
1) a second sign reversing member for reversing the sign of (1),
An addition member 29 adds the gradation data of each pixel and outputs the addition result as corrected gradation data.

【００５１】次に、この鮮鋭化処理手段８の動作につい
て説明する。所定の画素の階調データが揃うと、上記乗
算部材２８が注目画素の階調データを５倍に演算する。
他方、上記２つの符号反転部材２３ａ，２３ｂは周辺画
素の階調データを符号反転させる。そして、上記加算部
材２９がこれらの演算済階調データを全て加算する。従
って、修正階調データＭ１（Ｘ，Ｙ）は下記（式１０）
で表わされる。 Ｍ１（Ｘ，Ｙ）＝ ５×Ｇ１（Ｘ，Ｙ）−Ｇ１（Ｘ−１，Ｙ） −Ｇ１（Ｘ＋１，Ｙ）−Ｇ１（Ｘ，Ｙ−１） −Ｇ（Ｘ，Ｙ＋１） ＝ Ｇ１（Ｘ，Ｙ） ＋｛Ｇ１（Ｘ，Ｙ）−Ｇ１（Ｘ−１，Ｙ） ＋Ｇ１（Ｘ，Ｙ）−Ｇ１（Ｘ＋１，Ｙ） ＋Ｇ１（Ｘ，Ｙ）−Ｇ１（Ｘ，Ｙ−１） ＋Ｇ１（Ｘ，Ｙ）−Ｇ１（Ｘ，Ｙ＋１）｝ …（式１０）Next, the operation of the sharpening processing means 8 will be described. When the gradation data of the predetermined pixel is completed, the multiplying member 28 calculates the gradation data of the target pixel five times.
On the other hand, the two sign inversion members 23a and 23b invert the sign of the gradation data of the peripheral pixels. Then, the adding member 29 adds all the calculated gradation data. Therefore, the corrected gradation data M1 (X, Y) is given by the following (Equation 10)
Is represented by M1 (X, Y) = 5 × G1 (X, Y) −G1 (X−1, Y) −G1 (X + 1, Y) −G1 (X, Y−1) −G (X, Y + 1) = G1 ( X, Y) + ｛G1 (X, Y) -G1 (X-1, Y) + G1 (X, Y) -G1 (X + 1, Y) + G1 (X, Y) -G1 (X, Y-1) + G1 (X, Y) −G1 (X, Y + 1)｝ (Formula 10)

【００５２】図７は上記量子化手段９の詳細なブロック
図である。この量子化手段９は鮮鋭化処理手段８から出
力された修正階調データを所定の閾値ｔに基づいて二値
階調データに変換し当該画素の二値階調データとして出
力するものである。そして、本実施の形態１では、図３
の仮量子化手段３と同様に、ｔを８ビット階調の中央値
（１２８）に設定した上で、当該閾値以上の誤差拡散済
階調データＬ１（Ｘ，Ｙ）が入力されれば二値階調デー
タＢ（Ｘ，Ｙ）として「１」を出力し、他方、上記閾値
よりも小さい誤差拡散済階調データＬ１（Ｘ，Ｙ）が入
力されれば二値階調データＢ（Ｘ，Ｙ）として「０」を
出力する。そして、上記出力バッファ１０はこの二値階
調データを当該画素の低階調化データとして出力する。FIG. 7 is a detailed block diagram of the quantization means 9. The quantization means 9 converts the corrected gradation data output from the sharpening processing means 8 into binary gradation data based on a predetermined threshold value t and outputs the binary gradation data as the binary gradation data of the pixel. In the first embodiment, FIG.
Similarly to the provisional quantizing means 3 described above, after t is set to the median value (128) of 8-bit gradation, if error-diffused gradation data L1 (X, Y) not less than the threshold value is inputted, “1” is output as the value gradation data B (X, Y), and if the error-diffused gradation data L1 (X, Y) smaller than the threshold is input, the binary gradation data B (X , Y) as “0”. Then, the output buffer 10 outputs the binary grayscale data as grayscale reduction data of the pixel.

【００５３】次に、このような実施の形態１における上
記誤差データ記憶手段５および上記仮二値階調データ記
憶手段６のメモリ構造について説明する。Next, the memory structure of the error data storage means 5 and the temporary binary gradation data storage means 6 in the first embodiment will be described.

【００５４】図８に誤差データ記憶手段５と、それに記
憶された量子化誤差データＥ１（ｍ，ｎ）を利用する上
記誤差拡散処理手段２とを図１から抽出したメモリ周辺
ブロック図を示す。同図は、「入力バッファからはＰ
（０，０），Ｐ（１，０），Ｐ（２，０），……，Ｐ
（Ｍ，０），Ｐ（０，１），Ｐ（１，１），……，Ｐ
（Ｍ，１），Ｐ（０，２），……，Ｐ（Ｍ，Ｎ）という
順番で各画素の階調データが出力されている」という前
提で記載したものである。そして、上記誤差拡散処理手
段２において画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）に関して誤差拡散処理を
行う場合、同図のハッチングした部分の画素の量子化誤
差データが必要となる。従って、上記誤差拡散処理手段
２が１ライン分（Ｐ（０，ｎ）からＰ（Ｍ，ｎ）まで）
の画素に対して連続的に処理を行うためには、上記誤差
データ記憶手段５は注目画素の前の１ライン分と２画素
分の量子化誤差データを記憶しておけば良いことがわか
る（以下、この条件をメモリ条件１と呼ぶ）。FIG. 8 is a block diagram of a memory peripheral extracting the error data storage means 5 and the error diffusion processing means 2 utilizing the quantized error data E1 (m, n) stored therein from FIG. The figure shows that “P from the input buffer
(0,0), P (1,0), P (2,0), ..., P
(M, 0), P (0,1), P (1,1), ..., P
(M, 1), P (0, 2),..., P (M, N) are output in this order. When the error diffusion processing unit 2 performs the error diffusion processing on the pixel P (X, Y), the quantization error data of the pixel in the hatched portion in FIG. Therefore, the error diffusion processing means 2 is used for one line (from P (0, n) to P (M, n)).
It can be seen that the error data storage means 5 only needs to store the quantization error data for one line and two pixels before the pixel of interest in order to perform the processing continuously for the pixels of Hereinafter, this condition is referred to as a memory condition 1.)

【００５５】図９に上記２つの記憶手段５，６、上記階
調再生手段７および鮮鋭化処理手段８などを図１から抽
出したメモリ周辺ブロック図を示す。当該鮮鋭化処理手
段８は、入力バッファ１から画素Ｐ（Ｘ，Ｙ＋１）の入
力階調データＧ（Ｘ，Ｙ＋１）が入力されたタイミング
において、画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）のフィルタリング処理を行
うので、各記憶手段５，６は同図のハッチングした部分
の画素の量子化誤差データが必要となる。従って、上記
鮮鋭化処理手段８が、１ライン分の画素に対して連続的
に処理を行うためには、各記憶手段５，６は入力バッフ
ァ１から入力される画素の前の２ライン分のデータを記
憶しておけば良いことがわかる（以下、この条件をメモ
リ条件２とよぶ）。また、本実施の形態１では、上記各
記憶素子はスタティックラムからなるラインメモリで構
成した。FIG. 9 is a block diagram of a memory peripheral extracting the two storage means 5 and 6, the gradation reproducing means 7 and the sharpening processing means 8 from FIG. The sharpening processing means 8 performs the filtering process on the pixel P (X, Y) at the timing when the input gradation data G (X, Y + 1) of the pixel P (X, Y + 1) is input from the input buffer 1. Each of the storage means 5 and 6 needs quantization error data of a pixel in a hatched portion in FIG. Therefore, in order for the sharpening processing means 8 to continuously perform processing on the pixels for one line, each of the storage means 5 and 6 must store the data for two lines before the pixels input from the input buffer 1. It is understood that data should be stored (hereinafter, this condition is referred to as memory condition 2). In the first embodiment, each of the storage elements is constituted by a line memory including a static ram.

【００５６】以上の説明から明らかなように、本実施の
形態１では、入力画像の低階調化をするにあたって、量
子化処理に先だって量子化誤差拡散処理および鮮鋭化処
理（フィルタ処理）を行っているので、従来のものと同
等の画質の二値画像を得ることができる。As is clear from the above description, in the first embodiment, when lowering the gradation of an input image, quantization error diffusion processing and sharpening processing (filter processing) are performed prior to quantization processing. Therefore, a binary image having the same image quality as that of the conventional image can be obtained.

【００５７】また、この低階調化処理の際、各記憶手段
５，６は上記メモリ条件１およびメモリ条件２を共に満
たす必要がある。そして、図７と図８を比較対比すれば
明らかなように、各記憶手段５，６は２ライン分の画素
のデータを記憶しておけばよいことがわかる。そして、
本実施の形態１では、上記量子化誤差データは入力階調
データと同様に８ビットで表わされ、且つ、上記仮二値
階調データは１ビットであらわされるので、１ラインが
２０４８画素で構成されるＢ４，２００ｄｐｉの場合に
は、これら２つの記憶手段５，６の全体として必要とな
るメモリ容量（Ｍｍｉｎ）は、 Ｍｍｉｎ＝ ２０４８（画素）×２（ライン） ×｛８（ビット）＋１（ビット）｝ ＝ ３６，８６４（ビット） ……（式１１） となる。従って、従来の８ビットから１ビットへの低階
調化処理装置などでは、（式４）に示すように「４９，
１６８（ビット）」が必要となるのに比べて、約２５％
の「１２，３０４（ビット）」ものメモリ容量の削減が
可能であることを意味する。そして、集積回路において
は記憶素子が最も面積を必要とする素子であるので、本
実施の形態１では回路面積が格段に小型化され、低価格
化を図ることができる。At the time of this gradation lowering process, each of the storage means 5 and 6 needs to satisfy both the memory condition 1 and the memory condition 2. As is clear from comparison between FIG. 7 and FIG. 8, it is understood that each of the storage means 5 and 6 only needs to store data of pixels for two lines. And
In the first embodiment, the quantization error data is represented by 8 bits like the input gradation data, and the provisional binary gradation data is represented by 1 bit. Therefore, one line is composed of 2048 pixels. In the case of B4 and 200 dpi configured, the memory capacity (Mmin) required as a whole of these two storage means 5 and 6 is as follows: Mmin = 2048 (pixel) × 2 (line) × ｛8 (bit) +1 (Bit)｝ = 36,864 (bit) (Equation 11) Accordingly, in a conventional gradation reduction processing device from 8 bits to 1 bit, as shown in (Equation 4), “49,
168 (bits), which is about 25%
Means that the memory capacity of “12,304 (bits)” can be reduced. Since the storage element is the element requiring the most area in the integrated circuit, the circuit area can be significantly reduced in Embodiment 1, and the cost can be reduced.

【００５８】実施の形態２．図１０はこの発明の実施の
形態２に係る低階調化処理用集積回路（低階調化処理装
置）のブロック図である。同図において、３５は階調再
生手段７からの再生階調データのみを用いて鮮鋭化処理
（フィルタ処理）を行う鮮鋭化処理手段である。なお、
この鮮鋭化処理手段３５における鮮鋭化処理の内容には
変更はなく、図６において２３ａと２３ｂとが共通化さ
れた詳細ブロック構成になっている。また、この変更に
伴って、鮮鋭化処理手段３５が各画素を処理するタイミ
ングは、実施の形態１の鮮鋭化処理手段８におけるタイ
ミングに比べて１画素分だけ遅れるとともに、各記憶手
段５，６の記憶画素数が１画素分ずつ増加している。そ
れ以外の構成および動作は実施の形態１と同様である。Embodiment 2 FIG. 10 is a block diagram of an integrated circuit for gradation reduction processing (gradation reduction processing device) according to Embodiment 2 of the present invention. In the figure, reference numeral 35 denotes a sharpening processing means for performing a sharpening process (filter processing) using only the reproduced gradation data from the gradation reproducing means 7. In addition,
There is no change in the content of the sharpening processing by the sharpening processing means 35, and FIG. 6 shows a detailed block configuration in which 23a and 23b are shared. With this change, the timing at which the sharpening processing means 35 processes each pixel is delayed by one pixel from the timing in the sharpening processing means 8 of the first embodiment, and each of the storage means 5, 6 Is increased by one pixel at a time. Other configurations and operations are the same as those of the first embodiment.

【００５９】以上のように、この実施の形態２によれ
ば、実施の形態１と同様の画像条件下で２つの記憶手段
５，６の全体として必要となるメモリ容量（Ｍｍｉｎ）
は、 Ｍｍｉｎ＝ ｛２０４８（画素）×２（ライン）＋１（画素）｝ ×｛８（ビット）＋１（ビット）｝ ＝ ３６，８７３（ビット） ……（式１２） となり、従来の低階調化処理装置などに比べて、約２５
％の「１２，２９５（ビット）」ものメモリ容量の削減
が可能である。従って、回路面積が格段に小型化され、
低価格化を図ることができる。また、実施の形態１のよ
うに鮮鋭化処理手段３５に対して異なる種類の階調デー
タを入力するために各手段の動作タイミングを完全に同
期させたりする制限はなく、回路構成が簡易化される。As described above, according to the second embodiment, the memory capacity (Mmin) required as a whole of the two storage units 5 and 6 under the same image conditions as in the first embodiment
Mmin = {2048 (pixels) × 2 (line) +1 (pixels)} × {8 (bits) +1 (bits)} = 36,873 (bits) (Formula 12) Approximately 25
% Of the memory capacity of “12,295 (bits)” can be reduced. Therefore, the circuit area is significantly reduced,
The price can be reduced. Further, there is no limitation to completely synchronize the operation timings of the respective units in order to input different types of gradation data to the sharpening processing unit 35 as in the first embodiment, and the circuit configuration is simplified. You.

【００６０】実施の形態３．図１１はこの発明の実施の
形態３に係る低階調化処理集積回路（低階調化処理装
置）のブロック図である。同図において、各手段の構成
は変わらない。但し、誤差拡散済階調データ、量子化誤
差データ、再生階調データおよび修正階調データをそれ
ぞれ１２ビットの階調データに変更している。Embodiment 3 FIG. 11 is a block diagram of a gradation reduction processing integrated circuit (gradation reduction processing device) according to Embodiment 3 of the present invention. In the figure, the configuration of each means does not change. However, the error-diffused gradation data, quantization error data, reproduced gradation data, and corrected gradation data are each changed to 12-bit gradation data.

【００６１】従って、この実施の形態３では、実施の形
態１と同様に１ライン２０４８画素とした場合には、２
つの記憶手段５，６の全体として必要となるメモリ容量
（Ｍｍｉｎ）は、 Ｍｍｉｎ＝ ２０４８（画素）×２（ライン） ×｛１２（ビット）＋１（ビット）｝ ＝ ５３，２４８（ビット） ……（式１３） となる。Therefore, in the third embodiment, when 2048 pixels per line are used as in the first embodiment, 2
The memory capacity (Mmin) required as a whole of the storage means 5 and 6 is as follows: Mmin = 2048 (pixel) × 2 (line) × {12 (bit) +1 (bit)} = 53,248 (bit) (Equation 13)

【００６２】それ故、この実施の形態３では、従来の８
ビットから１ビットへの低階調化処理装置などと同等の
メモリ容量を必要とするが、入力階調データよりもビッ
ト数の多い階調数にて量子化誤差演算処理や鮮鋭化処理
を行うようにしたので、実施の形態１などに比べて出力
画像の画質を向上させることができる。Therefore, in the third embodiment, the conventional 8
It requires the same memory capacity as a bit-to-one-bit gradation reduction processing device, etc., but performs quantization error calculation processing and sharpening processing at a gradation number having a larger number of bits than input gradation data. As a result, the image quality of the output image can be improved as compared with the first embodiment.

【００６３】実施の形態４．図１２はこの発明の実施の
形態４に係る低階調化処理集積回路（低階調化処理装
置）のブロック図である。同図において、各手段の構成
は変わらない。但し、仮量子化データおよび量子化デー
タを１ビットの階調データからｎビット（ｎ＞１）の階
調データに変更している。Embodiment 4 FIG. 12 is a block diagram of a gradation reduction processing integrated circuit (gradation reduction processing device) according to Embodiment 4 of the present invention. In the figure, the configuration of each means does not change. However, the provisional quantization data and the quantization data are changed from 1-bit gradation data to n-bit (n> 1) gradation data.

【００６４】従って、この実施の形態４では、実施の形
態１と同様に１ライン２０４８画素であって上記ｎ＝２
とした場合には、２つの記憶手段５，６の全体として必
要となるメモリ容量（Ｍｍｉｎ）は、 Ｍｍｉｎ＝ ２０４８（画素）×２（ライン） ×｛８（ビット）＋２（ビット）｝ ＝ ４０，９６０（ビット） ……（式１４） となり、従来の低階調化処理装置などに比べて、約２５
％の「１２，２９５（ビット）」ものメモリ容量の削減
が可能である。従って、回路面積が格段に小型化され、
低価格化を図ることができる。Therefore, in the fourth embodiment, as in the first embodiment, there are 2048 pixels per line and n = 2
In this case, the memory capacity (Mmin) required as a whole of the two storage means 5 and 6 is as follows: Mmin = 2048 (pixel) × 2 (line) × {8 (bit) +2 (bit)} = 40 , 960 (bits) (Equation 14), which is about 25 times smaller than that of a conventional gradation reduction processing device or the like.
% Of the memory capacity of “12,295 (bits)” can be reduced. Therefore, the circuit area is significantly reduced,
The price can be reduced.

【００６５】実施の形態５．図１３はこの発明の実施の
形態５に係る低階調化処理用集積回路（低階調化処理装
置）のブロック図である。同図において、３６は注目画
素Ｐ（Ｘ，Ｙ）およびその周辺画素の階調データが入力
されると、当該注目画素の階調データに、周囲の画素と
の差分として求まる積分階調データを加算して、画像を
平滑化させる平滑化処理手段（フィルタ処理手段）であ
る。なお、この平滑化処理において使用する周辺画素は
実施の形態１と同様に注目画素の上下左右の画素であ
り、図１４に示す平滑化フィルタのマトリックスにて積
分処理を行い、その結果を注目画素の階調データに加算
する。なお、当該図に示すフィルタは一般的に平均化フ
ィルタともよばれている。それ以外の構成および動作は
実施の形態１と同様である。Embodiment 5 FIG. 13 is a block diagram of an integrated circuit for gradation reduction processing (gradation reduction processing apparatus) according to Embodiment 5 of the present invention. In the figure, when the gradation data of the pixel of interest P (X, Y) and its surrounding pixels is input, the gradation data of the pixel of interest includes integrated gradation data obtained as a difference from surrounding pixels. It is a smoothing processing means (filter processing means) for adding and smoothing the image. The peripheral pixels used in this smoothing process are the upper, lower, left, and right pixels of the target pixel, as in the first embodiment. The integration process is performed using the smoothing filter matrix shown in FIG. Is added to the gradation data. Note that the filter shown in the figure is generally called an averaging filter. Other configurations and operations are the same as those of the first embodiment.

【００６６】以上のように、この実施の形態５では、実
施の形態１と同様に、従来の低階調化処理装置などに比
べて、約２５％の「１２，２９５（ビット）」ものメモ
リ容量の削減が可能であり、回路面積が格段に小型化さ
れ、低価格化を図ることができる。As described above, in the fifth embodiment, similar to the first embodiment, about 25% of “12,295 (bits)” memory is required, compared with a conventional gradation reduction processing device or the like. The capacity can be reduced, the circuit area can be significantly reduced, and the cost can be reduced.

【００６７】また、平滑化処理に変えることにより、風
景画像などの自然画像を対象とした処理において、実施
の形態１よりも好ましい二値画像を得ることができる。By changing to the smoothing process, a binary image more preferable than that of the first embodiment can be obtained in a process for a natural image such as a landscape image.

【００６８】実施の形態６．図１５は、この発明の実施
の形態６に係る低階調化処理プログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体のプログラムフローチ
ャートである。図において、ステップＳＴ０１は入力画
像の所定の１画素の階調データを読み出すとともにその
周辺画素の量子化誤差データを読みだす読み取りステッ
プであり、ステップＳＴ０２はこれらのデータを用いて
上記入力画素の階調データに誤差拡散処理演算を行う誤
差拡散処理機能ステップであり、ステップＳＴ０３は当
該誤差拡散済階調データに対して仮量子化処理を行う仮
量子化機能ステップであり、ステップＳＴ０４は上記誤
差拡散済階調データに対する上記仮量子化階調データの
差分を演算する量子化誤差計算機能ステップであり、ス
テップＳＴ０５は上記量子化誤差データおよび上記仮量
子化階調データをメモリに記憶させる記憶機能ステップ
（誤差データ記憶機能、仮量子化階調データ記憶機
能）、ステップＳＴ０６はこれら２つのデータをメモリ
から呼び出して画素の階調データを再生する演算を行う
階調再生機能ステップ、ステップＳＴ０７はこの再生階
調データに基づいて鮮鋭化処理（フィルタ処理）演算を
行うフィルタ処理機能ステップであり、ステップＳＴ０
８はこの鮮鋭化処理のなされた修正階調データの閾値に
対する大小を判断して判断結果に応じた二値階調データ
を出力する二値化機能ステップ（量子化機能）であり、
ステップＳＴ０９はこの二値化階調データをメモリなど
に出力する出力機能ステップであり、ステップＳＴ１０
は上記入力画像の全ての画素についてこれらステップＳ
Ｔ０１からステップＳＴ０９までの処理が完了したか否
かを判断し、完了するまでこれらの処理を繰り返させる
処理完了判別ステップである。Embodiment 6 FIG. FIG. 15 is a program flowchart of a computer-readable recording medium on which a gradation reduction processing program according to Embodiment 6 of the present invention is recorded. In the figure, step ST01 is a reading step of reading out gradation data of a predetermined pixel of an input image and reading out quantization error data of neighboring pixels, and step ST02 uses these data to read out the gradation of the input pixel. Step ST03 is a provisional quantization function step of performing a provisional quantization process on the error-diffused gradation data, and step ST04 is a provisional quantization function step of performing a provisional quantization process on the error-diffused gradation data. A quantization error calculation function step of calculating a difference between the provisional quantization gradation data and the provisional quantization gradation data. Step ST05 is a storage function step of storing the quantization error data and the provisional quantization gradation data in a memory. (Error data storage function, provisional quantization gradation data storage function), step ST06 A gradation reproduction function step for retrieving pixel gradation data by calling data from the memory, and a step ST07 is a filter processing function step for performing a sharpening processing (filter processing) calculation based on the reproduced gradation data. , Step ST0
Reference numeral 8 denotes a binarization function step (quantization function) for judging the magnitude of the corrected gradation data subjected to the sharpening process with respect to the threshold and outputting binary gradation data according to the judgment result;
Step ST09 is an output function step of outputting the binarized gradation data to a memory or the like.
Step S for all pixels of the input image
This is a process completion determining step of determining whether or not the processes from T01 to step ST09 are completed, and repeating these processes until the processes are completed.

【００６９】以上のように、この実施の形態６によれ
ば、実施の形態１と同様の画像条件下で処理の際に必要
となるメモリ容量（Ｍｍｉｎ）は、 Ｍｍｉｎ＝ ｛２０４８（画素）×２（ライン）＋１（画素）｝ ×｛８（ビット）＋１（ビット）｝ ＝ ３６，８７３（ビット） ……（式１５） となり、従来の低階調化処理装置などに比べて、約２５
％の「１２，２９５（ビット）」ものメモリ容量の削減
が可能である。従って、コンピュータにおいて必要とな
るメモリ容量が格段に少なくなり、低価格にて処理を実
現することができる。また、従来のものであれば仮想メ
モリなどを使用しなければソフトウェアとして実現する
ことはできなかったが、本実施の形態に示す処理であれ
ば小さなメモリ容量にて処理を実現することができるの
で、当該仮想メモリを使用しないで高速に処理すること
ができる。As described above, according to the sixth embodiment, the memory capacity (Mmin) required for processing under the same image conditions as in the first embodiment is as follows: Mmin = ｛2048 (pixel) × 2 (line) +1 (pixel)｝ × {8 (bits) +1 (bits)} = 36,873 (bits) (Expression 15), which is approximately 25 compared to a conventional gradation reduction processing device or the like.
% Of the memory capacity of “12,295 (bits)” can be reduced. Therefore, the memory capacity required in the computer is significantly reduced, and the processing can be realized at a low price. In addition, in the case of the conventional one, it could not be realized as software unless a virtual memory or the like was used, but the processing shown in the present embodiment can be realized with a small memory capacity. Thus, high-speed processing can be performed without using the virtual memory.

【００７０】[0070]

【発明の効果】以上のように、請求項１記載の発明によ
れば、フィルタ処理に先だって量子化誤差拡散処理を行
っているので、フィルタ処理に必要な階調データを記憶
するメモリと、量子化誤差拡散処理に必要な階調データ
を記憶するメモリとを共通化することが可能となり、低
階調化処理のために必要となるメモリの、トータルの容
量を削減することが可能となる効果がある。As described above, according to the first aspect of the present invention, since the quantization error diffusion processing is performed prior to the filter processing, a memory for storing gradation data necessary for the filter processing is provided. And a memory for storing the gradation data required for the error-diffusion processing, and the total capacity of the memory required for the gradation-lowering processing can be reduced. There is.

【００７１】請求項２記載の発明によれば、フィルタ処
理に先だって量子化誤差拡散処理を行うとともにその誤
差拡散済階調データに基づいて仮量子化処理を行い、こ
れら２つの階調データを記憶し、更に、これら２つの記
憶された階調データに基づいて各画素の階調データを再
生し、この再生階調データに基づいてフィルタ処理工程
および量子化工程を実行するようにしたので、従来と遜
色無い品質の低階調化画像が得られるとともに、少なく
とも各画素毎に（入力階調データのビット数−仮量子化
階調データのビット数）だけ必要なメモリを削減するこ
とができる効果がある。According to the second aspect of the present invention, the quantization error diffusion processing is performed prior to the filtering processing, and the provisional quantization processing is performed based on the error-diffused gradation data, and these two gradation data are stored. Further, the tone data of each pixel is reproduced based on these two stored tone data, and the filtering step and the quantization step are executed based on the reproduced tone data. An effect of obtaining a low-gradation image having a quality comparable to that of the first embodiment and reducing a memory required for at least each pixel (the number of bits of input gradation data−the number of bits of provisional quantization gradation data). There is.

【００７２】請求項３記載の発明によれば、フィルタ処
理工程で用いる全ての画素の階調データが再生階調デー
タとなっているので、請求項２によるメモリの削減効果
を最大限に期待できるとともに、フィルタ処理工程に対
して異なる種類の階調データを入力する場合などにおい
て生じる構成上の制限や、構成が複雑化することはな
く、メモリを削減しつつ簡易な構成にて低階調化処理を
実現することができる効果がある。According to the third aspect of the invention, since the gradation data of all the pixels used in the filtering process is the reproduction gradation data, the effect of reducing the memory according to the second aspect can be expected to the maximum. In addition, there is no restriction on the configuration that occurs when different types of grayscale data are input to the filter processing step, and the configuration is not complicated. There is an effect that the processing can be realized.

【００７３】請求項４記載の発明によれば、フィルタ処
理工程で用いる１の画素の階調データには入力階調デー
タを使用するとともに、残りの全ての画素の階調データ
には再生階調データを使用しているので、上記入力階調
データの入力タイミングに合わせて動作することによ
り、更に１画素分のメモリを削減する効果を期待できる
効果がある。According to the present invention, the input gradation data is used as the gradation data of one pixel used in the filtering process, and the reproduction gradation is used as the gradation data of all the remaining pixels. Since data is used, there is an effect that by operating in accordance with the input timing of the input gradation data, an effect of further reducing the memory for one pixel can be expected.

【００７４】請求項５記載の発明によれば、フィルタ処
理工程において処理される注目画素か、量子化誤差拡散
工程において処理されている注目画素よりも１ライン分
前の画素となっているので、任意のタイミングにおいて
みた場合に、そのタイミング以降においてフィルタ処理
で利用したい複数の画素と量子化誤差拡散工程で利用し
たい複数の画素とを適当にオーバラップさせることがで
き、メモリを共通化させることで期待できるメモリの削
減効果を最も期待することができる効果がある。According to the fifth aspect of the present invention, since the pixel of interest is processed in the filtering process or is one line before the pixel of interest processed in the quantization error diffusion process, When viewed at an arbitrary timing, a plurality of pixels to be used in the filtering process and a plurality of pixels to be used in the quantization error diffusion process can be appropriately overlapped after that timing, and by sharing the memory, There is an effect that the expected memory reduction effect can be most expected.

【００７５】請求項６記載の発明によれば、誤差拡散処
理手段に対して入力画像を入力するとともに、仮量子化
手段、量子化誤差計算手段、誤差データ記憶手段、仮量
子化階調データ記憶手段および階調再生手段とを設け
て、これらの手段により再生された再生階調データをフ
ィルタ処理手段および量子化手段に入力するように構成
したので、従来と遜色無い品質の低階調化画像を出力す
ることができるとともに、少なくとも各画素毎に（入力
階調データのビット数−仮量子化階調データのビット
数）だけ必要なメモリを削減することができる効果があ
る。According to the sixth aspect of the present invention, the input image is input to the error diffusion processing means, and the provisional quantization means, the quantization error calculation means, the error data storage means, and the provisional quantization gradation data storage are provided. Means and gradation reproducing means are provided, and the reproduced gradation data reproduced by these means is inputted to the filter processing means and the quantizing means. And the memory required for at least each pixel (the number of bits of the input grayscale data−the number of bits of the temporary quantized grayscale data) can be reduced.

【００７６】請求項７記載の発明によれば、フィルタ処
理手段が再生階調データのみに基づいてフィルタ処理を
行うので、請求項２によるメモリの削減効果を最大限に
期待することができるとともに、フィルタ処理手段に対
して異なる種類の階調データを入力する場合などにおい
て生じる構成上の制限や、構成の複雑化などといった制
限はなく、メモリを削減しつつ簡易な構成にて低階調化
処理を実現することができる効果がある。According to the seventh aspect of the present invention, since the filter processing means performs the filter processing based on only the reproduced gradation data, the effect of reducing the memory according to the second aspect can be expected to the utmost. There are no restrictions on the configuration, such as when different types of gradation data are input to the filter processing means, or restrictions such as the complexity of the configuration. There is an effect that can be realized.

【００７７】請求項８記載の発明によれば、フィルタ処
理手段が、１つの画素の階調データとして誤差拡散処理
手段に入力される画素の入力階調データを用いるととも
に、その他の全ての画素の階調データには再生階調デー
タを用いて、誤差拡散処理手段よりも１ライン分遅れて
同一画素に対する処理を行うので、上記入力階調データ
が量子化誤差拡散手段に入力されるタイミングに同期し
て当該フィルタ処理を行うことができて、更に１画素分
のメモリを削減することができる。また、フィルタ処理
手段で使用する画素と誤差拡散手段が使用する画素とを
完全にオーバラップさせることもでき、メモリを最も効
率良く削減することができる効果がある。According to the eighth aspect of the present invention, the filter processing means uses the input gradation data of the pixel inputted to the error diffusion processing means as the gradation data of one pixel, and uses the input gradation data of all the other pixels. Since the same grayscale data is processed using the reproduced grayscale data and processing the same pixel one line later than the error diffusion processing means, the input grayscale data is synchronized with the timing of input to the quantization error diffusion means. As a result, the filter processing can be performed, and the memory for one pixel can be further reduced. Further, the pixels used by the filter processing means and the pixels used by the error diffusion means can be completely overlapped, and the memory can be reduced most efficiently.

【００７８】請求項９記載の発明によれば、フィルタ処
理手段が鮮鋭化処理を行うので、従来のように鮮鋭化処
理の後に量子化誤差拡散処理を行うようなものと比べて
も遜色無い画質の低階調化画像を得ることができる効果
がある。According to the ninth aspect of the present invention, since the filter processing means performs the sharpening processing, the image quality is as good as that of the prior art in which the quantization error diffusion processing is performed after the sharpening processing. There is an effect that a low gradation image can be obtained.

【００７９】請求項１０記載の発明によれば、フィルタ
処理手段が平滑化処理を行うので、従来のように平滑化
処理の後に量子化誤差拡散処理を行うようなものと比べ
ても遜色無い画質の低階調化画像を得ることができる効
果がある。According to the tenth aspect of the present invention, since the filter processing means performs the smoothing processing, the image quality is comparable to that of the prior art in which the quantization error diffusion processing is performed after the smoothing processing. There is an effect that a low gradation image can be obtained.

【００８０】請求項１１記載の発明によれば、各画素の
階調データを１ビットの階調データに処理して出力する
ので、従来と遜色無い画質の１ビットの階調数を有する
低階調化画像を得ることができる効果がある。According to the eleventh aspect of the present invention, since the gradation data of each pixel is processed into 1-bit gradation data and output, a lower gradation having 1-bit gradation number of image quality comparable to the conventional one is obtained. There is an effect that a modulated image can be obtained.

【００８１】請求項１２記載の発明によれば、各画素の
階調データを２ビット以上の階調データに処理して出力
するので、従来と遜色無い画質の２ビット以上の階調数
を有する低階調化画像を得ることができる効果がある。According to the twelfth aspect of the present invention, since the gradation data of each pixel is processed into gradation data of 2 bits or more and outputted, the number of gradations of 2 bits or more, which is comparable to the conventional image quality, is obtained. There is an effect that a low gradation image can be obtained.

【００８２】請求項１３記載の発明によれば、誤差デー
タ記憶手段と仮量子化階調データ記憶手段とにラインメ
モリを使用しているので、簡単なメモリ操作によりメモ
リ内容を順次更新してゆくことができる効果がある。According to the thirteenth aspect, since the line memory is used for the error data storage means and the temporary quantized gradation data storage means, the memory contents are sequentially updated by a simple memory operation. There is an effect that can be.

【００８３】請求項１４記載の発明によれば、各量子化
誤差データのビット数が入力画像の１画素のビット数よ
りも多いので、これを基に再生した再生階調データのビ
ット数が入力画像の階調ビット数よりも多くなって、フ
ィルタ処理においてより精度のよいフィルタ処理を行う
ことができ、その結果、従来の低階調化処理装置に比べ
て最終的に出力される低階調化画像の画質を改善するこ
とが可能である効果がある。According to the fourteenth aspect of the present invention, since the number of bits of each quantization error data is larger than the number of bits of one pixel of the input image, the number of bits of the reproduced gradation data reproduced based on this is input. Since the number of gray scale bits of the image is larger than that of the image, a more accurate filter process can be performed in the filter process. There is an effect that the image quality of the coded image can be improved.

【００８４】請求項１５記載の発明によれば、請求項６
記載の各手段を具備するよう構成したので、従来と遜色
無い品質の低階調化画像を出力することができるととも
に、少なくとも各画素毎に（入力階調データのビット数
−仮量子化階調データのビット数）だけ必要なメモリを
削減することができる。従って、集積回路内に配設され
るメモリを削減してその分高集積化や多機能化を図った
り、逆に、そのメモリを利用して入力画像の階調数が大
きい画像や１ライン当たりの画素数が大きい画像に対し
ても低階調化処理を行うことができ、同程度の集積度の
集積回路に比べて高い付加価値を有する集積回路を得る
ことができる効果がある。According to the fifteenth aspect, the sixth aspect is provided.
Since it is configured to include the above-described units, it is possible to output a low-gradation image with a quality comparable to that of the related art, and at least for each pixel ((bit number of input gradation data−temporary quantization gradation) The required memory can be reduced by the number of data bits). Therefore, the memory provided in the integrated circuit is reduced to achieve higher integration and multi-functionality. On the contrary, an image having a large number of gradations of an input image or one line is used by using the memory. It is possible to perform the gradation lowering process even on an image having a large number of pixels, and to obtain an integrated circuit having a higher added value than an integrated circuit having a similar degree of integration.

【００８５】請求項１６記載の発明によれば、請求項６
記載の各手段を機能として実現するためのプログラムを
記録したものとして構成されているので、フィルタ処理
手段にて使用する少なくとも１のデータについては（入
力階調ビット数−出力階調ビット数）分だけ必要なメモ
リを削減することができる。従って、従来の記録媒体の
プログラムに比べて、使用メモリが削減された軽いプロ
グラムとなる効果がある。According to the sixteenth aspect of the present invention, the sixth aspect is provided.
Since a program for realizing each of the described means as a function is recorded, at least one data used by the filter processing means is equal to (input gradation bit number−output gradation bit number). Only the required memory can be reduced. Therefore, there is an effect that the program becomes a light program with a reduced memory usage as compared with the program on the conventional recording medium.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 この発明の実施の形態１による低階調化処理
用集積回路を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an integrated circuit for gradation reduction processing according to a first embodiment of the present invention;

【図２】 図１の誤差拡散処理手段を示すブロック図で
ある。FIG. 2 is a block diagram showing an error diffusion processing unit of FIG.

【図３】 図１の仮量子化手段を示すブロック図であ
る。FIG. 3 is a block diagram showing a provisional quantization unit of FIG. 1;

【図４】 図１の量子化誤差計算手段を示すブロック図
である。FIG. 4 is a block diagram illustrating a quantization error calculation unit of FIG. 1;

【図５】 図１の階調再生手段を示すブロック図であ
る。FIG. 5 is a block diagram showing a gradation reproducing unit of FIG. 1;

【図６】 図１の鮮鋭化処理手段を示すブロック図であ
る。FIG. 6 is a block diagram showing a sharpening processing means of FIG. 1;

【図７】 図１の量子化手段を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a quantization unit of FIG. 1;

【図８】 図１の誤差データ記憶手段のメモリ構造と、
誤差拡散処理との関係を示す説明図である。FIG. 8 shows a memory structure of the error data storage means of FIG. 1,
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a relationship with an error diffusion process.

【図９】 図１の誤差データ記憶手段および仮二値階調
データ記憶手段のメモリ構造と、階調再生処理や鮮鋭化
処理との関係を示す説明図である。9 is an explanatory diagram showing a relationship between a memory structure of an error data storage unit and a provisional binary gradation data storage unit of FIG.

【図１０】 この発明の実施の形態２による低階調化処
理用集積回路を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing an integrated circuit for gradation lowering processing according to a second embodiment of the present invention;

【図１１】 この発明の実施の形態３による低階調化処
理用集積回路を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing an integrated circuit for gradation lowering processing according to a third embodiment of the present invention;

【図１２】 この発明の実施の形態４による低階調化処
理用集積回路を示すブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing an integrated circuit for gradation lowering processing according to a fourth embodiment of the present invention;

【図１３】 この発明の実施の形態５による低階調化処
理用集積回路を示すブロック図である。FIG. 13 is a block diagram showing an integrated circuit for gradation reduction processing according to a fifth embodiment of the present invention.

【図１４】 図１３の平滑化手段で使用した平滑化フィ
ルタの一例を示すマトリックス図である。FIG. 14 is a matrix diagram showing an example of a smoothing filter used in the smoothing means of FIG.

【図１５】 この発明の実施の形態６に係る低階調化処
理プログラムのフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart of a gradation reduction processing program according to Embodiment 6 of the present invention.

【図１６】 従来の低階調化処理装置を示すブロック図
である。FIG. 16 is a block diagram showing a conventional gradation reduction processing device.

【図１７】 入力画像の画素マトリックスの例を示す図
である。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a pixel matrix of an input image.

【図１８】 鮮鋭化フィルタの一例を示すマトリックス
図である。FIG. 18 is a matrix diagram illustrating an example of a sharpening filter.

【図１９】 図１８の鮮鋭化フィルタで階調データをフ
ィルタ処理した時の説明図である。FIG. 19 is an explanatory diagram when gradation data is filtered by the sharpening filter of FIG. 18;

【図２０】 図１６に示す従来の入力データ記憶手段の
メモリ構造と、鮮鋭化処理（フィルタ処理）との関係を
示す説明図である。FIG. 20 is an explanatory diagram showing the relationship between the memory structure of the conventional input data storage means shown in FIG. 16 and sharpening processing (filter processing).

【図２１】 誤差拡散処理フィルタの一例を示すマトリ
ックス図である。FIG. 21 is a matrix diagram illustrating an example of an error diffusion processing filter.

【図２２】 図２１の誤差拡散処理フィルタで誤差デー
タをフィルタ処理した時の説明図である。FIG. 22 is an explanatory diagram when the error data is filtered by the error diffusion processing filter of FIG. 21;

【図２３】 図１６の誤差データ記憶手段のメモリ構造
と、誤差拡散処理との関係を示す説明図である。FIG. 23 is an explanatory diagram showing the relationship between the memory structure of the error data storage means of FIG. 16 and error diffusion processing.

【図２４】 図２３に示す誤差データ記憶手段における
データ更新動作の説明図である。24 is an explanatory diagram of a data update operation in the error data storage unit shown in FIG.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

２ 誤差拡散処理手段、３ 仮量子化手段、４ 量子化
誤差計算手段、５ 誤差データ記憶手段、６ 仮二値階
調データ記憶手段（仮量子化階調データ記憶手段）、７
階調再生手段、８ 鮮鋭化処理手段（フィルタ処理手
段）、９ 量子化手段、３６ 平滑化処理手段（フィル
タ処理手段）。2 error diffusion processing means, 3 provisional quantization means, 4 quantization error calculation means, 5 error data storage means, 6 provisional binary gradation data storage means (provisional quantization gradation data storage means), 7
Gradation reproduction means, 8 sharpening processing means (filter processing means), 9 quantization means, 36 smoothing processing means (filter processing means).

Claims (16)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 フィルタ処理と量子化誤差拡散処理とを
伴う量子化処理により、入力画像の階調数を低減して出
力する低階調化処理方法において、 上記フィルタ処理に先だって上記量子化誤差拡散処理を
行うことを特徴とする低階調化処理方法。1. A low-gradation processing method for reducing the number of gradations of an input image and outputting the result by performing a quantization process including a filtering process and a quantization error diffusion process, wherein the quantization error is reduced prior to the filtering process. A gradation lowering processing method characterized by performing a diffusion processing. 【請求項２】 フィルタ処理と量子化誤差拡散処理とを
伴う量子化処理により、入力画像の階調数を低減して出
力する低階調化処理方法において、 入力画像の階調データとして入力される入力階調データ
に対して上記量子化誤差拡散処理を行うとともに仮量子
化処理を行って、各画素における仮量子化階調データ
と、上記入力階調データに対する当該仮量子化階調デー
タの差分に応じた量子化誤差データとを求める量子化誤
差拡散工程と、 上記仮量子化階調データおよび上記量子化誤差データを
記憶する記憶工程と、 上記仮量子化階調データおよび上記量子化誤差データか
ら再生階調データを再生するとともにこの再生階調デー
タを各画素の階調データとして出力する階調再生工程
と、 上記再生階調データに基づいて上記フィルタ処理を行っ
て各画素の修正階調データを出力するフィルタ処理工程
と、 上記修正階調データに基づいて量子化処理を行い、入力
画像の階調数よりも少ない階調数の量子化階調データを
出力する量子化工程とを有することを特徴とする低階調
化処理方法。2. A gradation reduction method for reducing and outputting the number of gradations of an input image by a quantization process including a filtering process and a quantization error diffusion process. The above-described quantization error diffusion process and the provisional quantization process are performed on the input gradation data, and the provisional quantization gradation data of each pixel and the provisional quantization gradation data of the input gradation data are compared. A quantization error diffusion step of obtaining quantization error data corresponding to the difference; a storage step of storing the temporary quantization gradation data and the quantization error data; a provisional quantization gradation data and the quantization error A gradation reproduction step of reproducing reproduction gradation data from the data and outputting the reproduction gradation data as gradation data of each pixel; A filter processing step of outputting corrected gradation data of each pixel by performing quantization processing based on the corrected gradation data, and outputting quantized gradation data having a smaller number of gradations than the number of gradations of the input image. And a quantization step. 【請求項３】 フィルタ処理工程に用いる複数の画素の
階調データには全て、再生階調データを用いることを特
徴とする請求項２記載の低階調化処理方法。3. The gradation lowering processing method according to claim 2, wherein reproduction grayscale data is used for all grayscale data of a plurality of pixels used in the filtering process. 【請求項４】 フィルタ処理工程に用いる１の画素の階
調データには入力階調データを使用するとともに、残り
の全ての画素の階調データには再生階調データを使用す
ることを特徴とする請求項２記載の低階調化処理方法。4. The method according to claim 1, wherein input gradation data is used as gradation data of one pixel used in the filtering process, and reproduction gradation data is used as gradation data of all remaining pixels. 3. The gradation lowering processing method according to claim 2, wherein: 【請求項５】 フィルタ処理工程において処理される注
目画素は、量子化誤差拡散工程において処理される注目
画素よりも１ライン分前の画素であることを特徴とする
請求項２から請求項４のうちのいずれか１項記載の低階
調化処理方法。5. The pixel according to claim 2, wherein the pixel of interest processed in the filtering process is a pixel one line before the pixel of interest processed in the quantization error diffusion process. 6. The gradation reduction processing method according to claim 1. 【請求項６】 入力画像の階調データとして入力される
入力階調データが順次入力され、当該各画素の入力階調
データに対して量子化誤差拡散処理を行って誤差拡散済
階調データを出力する誤差拡散処理手段と、 上記誤差拡散済階調データに対して仮量子化処理を行っ
て仮量子化階調データを出力する仮量子化手段と、 上記誤差拡散済階調データに対する仮量子化階調データ
の差分に応じた量子化誤差データを出力する量子化誤差
計算手段と、 上記量子化誤差データを記憶するとともに当該量子化誤
差データを誤差拡散処理手段に出力する誤差データ記憶
手段と、 上記仮量子化階調データを記憶する仮量子化階調データ
記憶手段と、 これら２つの記憶手段に記憶された上記量子化誤差デー
タおよび上記仮量子化階調データに基づいて各画素の階
調データとして再生階調データを再生する階調再生手段
と、 上記再生階調データに基づいてフィルタ処理を行って各
画素の修正階調データを出力するフィルタ処理手段と、 上記修正階調データに基づいて量子化処理を行い、入力
画像の階調数よりも少ない階調数の量子化階調データを
出力する量子化手段とを有することを特徴とする低階調
化処理装置。6. Input gradation data input as gradation data of an input image is sequentially input, and quantization error diffusion processing is performed on the input gradation data of each pixel to generate error-diffused gradation data. Error diffusion processing means for outputting; provisional quantization means for performing provisional quantization processing on the error-diffused gradation data to output provisional quantization gradation data; provisional quantization for the error-diffused gradation data; Quantization error calculation means for outputting quantization error data corresponding to the difference between the quantized gradation data, and error data storage means for storing the quantization error data and outputting the quantization error data to the error diffusion processing means. A provisional quantization gradation data storage means for storing the provisional quantization gradation data; and a pixel for each pixel based on the quantization error data and the provisional quantization gradation data stored in these two storage means. Gradation reproduction means for reproducing reproduction gradation data as gradation data; filter processing means for performing a filter process based on the reproduction gradation data to output corrected gradation data for each pixel; And a quantizing means for performing a quantization process based on the image data and outputting quantized gradation data having a smaller number of gradations than the number of gradations of the input image. 【請求項７】 フィルタ処理手段は、階調再生手段から
入力される再生階調データのみを用いてフィルタ処理を
行うことを特徴とする請求項６記載の低階調化処理装
置。7. The gradation reduction processing apparatus according to claim 6, wherein the filter processing means performs the filter processing using only the reproduced gradation data input from the gradation reproduction means. 【請求項８】 フィルタ処理手段は、１つの画素の階調
データには入力階調データを用いるとともに、残りの全
ての画素の階調データには再生階調データを用い、しか
も、誤差拡散処理手段において処理される注目画素より
も１ライン分前の画素を注目画素としてフィルタ処理を
行うことを特徴とする請求項６記載の低階調化処理装
置。8. The filter processing means uses input grayscale data for grayscale data of one pixel, uses reproduced grayscale data for grayscale data of all remaining pixels, and performs error diffusion processing. 7. The gradation reduction processing device according to claim 6, wherein the filter processing is performed using a pixel one line before the pixel of interest processed by the means as a pixel of interest. 【請求項９】 フィルタ処理手段は、鮮鋭化処理を行う
ことを特徴とする請求項６から請求項８のうちのいずれ
か１項記載の低階調化処理装置。9. The low gradation processing device according to claim 6, wherein the filter processing means performs a sharpening process. 【請求項１０】 フィルタ処理手段は、平滑化処理を行
うことを特徴とする請求項６から請求項８のうちのいず
れか１項記載の低階調化処理装置。10. The gradation reduction processing apparatus according to claim 6, wherein the filter processing means performs a smoothing processing. 【請求項１１】 各画素の階調データを１ビットの階調
データに低階調化処理して出力することを特徴とする請
求項６から請求項８のうちのいずれか１項記載の低階調
化処理装置。11. The method according to claim 6, wherein the gradation data of each pixel is subjected to gradation reduction processing to 1-bit gradation data and output. A gradation processing device. 【請求項１２】 各画素の階調データを２ビット以上の
階調データに低階調化処理して出力することを特徴とす
る請求項６から請求項８のうちのいずれか１項記載の低
階調化処理装置。12. The image processing method according to claim 6, wherein the gradation data of each pixel is subjected to a gradation lowering process to gradation data of 2 bits or more and output. Low gradation processing device. 【請求項１３】 誤差データ記憶手段と仮量子化階調デ
ータ記憶手段とにラインメモリを使用したことを特徴と
する請求項６から請求項８のうちのいずれか１項記載の
低階調化処理装置。13. The gradation reduction according to claim 6, wherein a line memory is used for the error data storage means and the temporary quantization gradation data storage means. Processing equipment. 【請求項１４】 量子化誤差データのビット数が入力階
調データのビット数よりも多いことを特徴とする請求項
６から請求項８のうちのいずれか１項記載の低階調化処
理装置。14. The gradation reduction processing apparatus according to claim 6, wherein the number of bits of the quantization error data is larger than the number of bits of the input gradation data. . 【請求項１５】 入力画像の階調データとして入力され
る入力階調データが順次入力され、当該各画素の入力階
調データに対して量子化誤差拡散処理を行って誤差拡散
済階調データを出力する誤差拡散処理手段と、 上記誤差拡散済階調データに対して仮量子化処理を行っ
て仮量子化階調データを出力する仮量子化手段と、 上記誤差拡散済階調データに対する仮量子化階調データ
の差分に応じた量子化誤差データを出力する量子化誤差
計算手段と、 上記量子化誤差データを記憶するとともに当該量子化誤
差データを誤差拡散処理手段に出力する誤差データ記憶
手段と、 上記仮量子化階調データを記憶する仮量子化階調データ
記憶手段と、 これら２つの記憶手段に記憶された上記量子化誤差デー
タおよび上記仮量子化階調データに基づいて各画素の階
調データとして再生階調データを再生する階調再生手段
と、 上記再生階調データに基づいてフィルタ処理を行って各
画素の修正階調データを出力するフィルタ処理手段と、 上記修正階調データに基づいて量子化処理を行い、入力
画像の階調数よりも少ない階調数の量子化階調データを
出力する量子化手段とを有することを特徴とする低階調
化処理用集積回路。15. Input grayscale data input as grayscale data of an input image is sequentially input, and quantization error diffusion processing is performed on the input grayscale data of each pixel to generate error-diffused grayscale data. Error diffusion processing means for outputting; provisional quantization means for performing provisional quantization processing on the error-diffused gradation data to output provisional quantization gradation data; provisional quantization for the error-diffused gradation data; Quantization error calculation means for outputting quantization error data corresponding to the difference between the quantized gradation data, and error data storage means for storing the quantization error data and outputting the quantization error data to the error diffusion processing means. A provisional quantization gradation data storage means for storing the provisional quantization gradation data; and each image data based on the quantization error data and the provisional quantization gradation data stored in the two storage means. Gradation reproduction means for reproducing reproduction gradation data as the gradation data of the above; filter processing means for performing a filtering process based on the reproduction gradation data to output corrected gradation data of each pixel; A quantization means for performing a quantization process based on the data and outputting quantized gradation data having a smaller number of gradations than the number of gradations of the input image. . 【請求項１６】 入力画像の階調データとして入力され
る入力階調データが順次入力され、当該各画素の入力階
調データに対して量子化誤差拡散処理を行って誤差拡散
済階調データを出力する誤差拡散処理機能と、 上記誤差拡散済階調データに対して仮量子化処理を行っ
て仮量子化階調データを出力する仮量子化機能と、 上記誤差拡散済階調データに対する仮量子化階調データ
の差分に応じた量子化誤差データを出力する量子化誤差
計算機能と、 上記量子化誤差データを記憶するとともに当該量子化誤
差データを誤差拡散処理手段に出力する誤差データ記憶
機能と、 上記仮量子化階調データを記憶する仮量子化階調データ
記憶機能と、 これら２つの記憶手段に記憶された上記量子化誤差デー
タおよび上記仮量子化階調データに基づいて各画素の階
調データとして再生階調データを再生する階調再生機能
と、 上記再生階調データに基づいてフィルタ処理を行って各
画素の修正階調データを出力するフィルタ処理機能と、 上記修正階調データに基づいて量子化処理を行い、入力
画像の階調数よりも少ない階調数の量子化階調データを
出力する量子化機能とを実現するための低階調化プログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。16. Input gradation data input as gradation data of an input image is sequentially input, and quantization error diffusion processing is performed on the input gradation data of each pixel to generate error-diffused gradation data. An error diffusion processing function for outputting, a provisional quantization function for performing provisional quantization processing on the error-diffused gradation data and outputting provisional quantization gradation data, and a provisional quantization for the error-diffused gradation data. A quantization error calculation function for outputting quantization error data corresponding to the difference between the quantized gradation data, and an error data storage function for storing the quantization error data and outputting the quantization error data to error diffusion processing means. A provisional quantization gradation data storage function for storing the provisional quantization gradation data, and each image based on the quantization error data and the provisional quantization gradation data stored in these two storage means. A gradation reproduction function for reproducing reproduction gradation data as the gradation data of the above, a filter processing function for performing a filtering process based on the reproduction gradation data and outputting modified gradation data of each pixel, A computer-readable recording of a low gradation program for realizing a quantization function for performing quantization processing based on data and outputting quantized gradation data having a smaller number of gradations than the number of gradations of the input image. Possible recording medium.